Questões de Concurso
Comentadas sobre dw - data warehouse em banco de dados
Foram encontradas 721 questões
Q3274783
Banco de Dados
Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte.
O objetivo principal da discretização é reduzir a dimensionalidade dos dados.
Q3274782
Banco de Dados
Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte.
A camada de ingestão de dados é responsável por coletar e carregar dados de diversas fontes para o data lake.
Q3274781
Banco de Dados
Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte.
A modelagem de data vault é um tipo de modelagem dimensional que possui uma tabela de fatos centralizada e várias tabelas de dimensões a seu redor. Trata‑se de uma técnica simples e eficiente para modelar data warehouses.
Ano: 2024
Banca:
Quadrix
Órgão:
CREF - 9ª Região (PR)
Prova:
Quadrix - 2024 - CREF - 9ª Região (PR) - Técnico de Ensino Superior em Informática |
Q3268809
Banco de Dados
A técnica que é utilizada para carregar dados de um sistema
corporativo para um Data Warehouse é denominada
Ano: 2024
Banca:
Quadrix
Órgão:
CREF - 9ª Região (PR)
Prova:
Quadrix - 2024 - CREF - 9ª Região (PR) - Técnico de Ensino Superior em Informática |
Q3268808
Banco de Dados
A principal função de um Data Warehouse é
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
HEMOBRÁS
Prova:
Instituto Consulplan - 2025 - HEMOBRÁS - Analista Administrativo de Assuntos Corporativos – Tecnologia da Informação |
Q3261624
Banco de Dados
A Hemobrás deseja otimizar suas análises sobre o fornecimento de medicamentos derivados do sangue para hospitais atendidos pelo Sistema Único de Saúde (SUS). A equipe de TI precisa projetar um datamart para facilitar a geração de relatórios
sobre a demanda de produtos. O objetivo é permitir consultas eficientes sobre o consumo de medicamentos por hospital,
período e tipo de produto. Diante dessa necessidade, qual modelo de datamart é mais adequado para essa solução, considerando que a análise se baseia principalmente na quantidade de medicamentos distribuídos e suas características associadas?
Ano: 2025
Banca:
IBAM
Órgão:
Prodesan - SP
Prova:
IBAM - 2025 - Prodesan - SP - Analista de Desenvolvimento (Mobile) |
Q3255752
Banco de Dados
O processo de ETL (Extração, Transformação e
Carga) é fundamental para integrar dados
provenientes de diferentes fontes em um data
warehouse, viabilizando análises e tomada de
decisões baseadas em informações consolidadas.
Acerca do ETL, marque (V), para as afirmativas
verdadeiras, e (F), para as falsas.
(__) O processo de transformação no ETL inclui atividades como limpeza, deduplicação e normalização dos dados para adequá-los ao modelo de destino.
(__) A etapa de extração no ETL sempre envolve a transferência de dados em tempo real, diretamente das fontes para o destino final.
(__) A etapa de carga no ETL pode ser realizada de forma incremental ou total, dependendo das exigências do negócio e da natureza dos dados.
(__) O ETL é projetado para suportar dados de fontes heterogêneas, como sistemas transacionais, APIs e arquivos estruturados, consolidando-os em um único repositório.
A sequência está correta em:
(__) O processo de transformação no ETL inclui atividades como limpeza, deduplicação e normalização dos dados para adequá-los ao modelo de destino.
(__) A etapa de extração no ETL sempre envolve a transferência de dados em tempo real, diretamente das fontes para o destino final.
(__) A etapa de carga no ETL pode ser realizada de forma incremental ou total, dependendo das exigências do negócio e da natureza dos dados.
(__) O ETL é projetado para suportar dados de fontes heterogêneas, como sistemas transacionais, APIs e arquivos estruturados, consolidando-os em um único repositório.
A sequência está correta em:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EBSERH
Prova:
FGV - 2024 - EBSERH - Grupo Analista de Tecnologia da Informação |
Q3250622
Banco de Dados
Data Warehouses (DW) e Mineração de Dados (MD) são muito
difundidos em diversos tipos de organizações. Eles possuem usos
consagrados nas áreas de arquiteturas de sistemas de informação
e Big Data.
Com relação ao DW e MD, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) O objetivo do DW é dar suporte ao processo de tomada de decisão com dados por intermédio de diversos tipos de algoritmos tais como regras de associação, árvores de classificação. A MD pode ser usado juntamente com o DW para com certos tipos de tomada de decisão em cenários de aplicações de Big Data.
( ) Para tornar o DM mais eficiente o DW dever ter uma coleção de dados agregada e resumida. A MD ajuda na extração de novos padrões que não podem ser encontrados apenas ao consultar e processar dados e metadados do DW.
( ) As aplicações de MD devem ser projetadas para facilitar seu uso juntamente com o DW. Para bancos de dados muito grandes (da ordem de grandeza de terabytes até petabytes de dados), o uso bem-sucedido das aplicações de MD dependerá, em primeiro lugar da construção de um DW.
As afirmativas são, respectivamente,
Com relação ao DW e MD, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) O objetivo do DW é dar suporte ao processo de tomada de decisão com dados por intermédio de diversos tipos de algoritmos tais como regras de associação, árvores de classificação. A MD pode ser usado juntamente com o DW para com certos tipos de tomada de decisão em cenários de aplicações de Big Data.
( ) Para tornar o DM mais eficiente o DW dever ter uma coleção de dados agregada e resumida. A MD ajuda na extração de novos padrões que não podem ser encontrados apenas ao consultar e processar dados e metadados do DW.
( ) As aplicações de MD devem ser projetadas para facilitar seu uso juntamente com o DW. Para bancos de dados muito grandes (da ordem de grandeza de terabytes até petabytes de dados), o uso bem-sucedido das aplicações de MD dependerá, em primeiro lugar da construção de um DW.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUNPRESP-EXE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - FUNPRESP-EXE - Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação |
Q3208403
Banco de Dados
Julgue o item a seguir, no que se refere à modelagem de banco de dados.
Na modelagem dimensional, as tabelas de fatos armazenam medidas numéricas ou métricas de desempenho associadas a eventos de negócios, enquanto os atributos descritivos das dimensões, como nomes ou categorias, são armazenados exclusivamente nas tabelas de dimensão.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Analista Administrativo - Tecnologia da Informação, com especialidade em Banco de Dados |
Q3174799
Banco de Dados
Um armazém de dados (Data Warehouse - DW) é um conjunto de
dados que atende a quatro propriedades: orientado por assunto,
conciso e integrado, variável com o tempo e não volátil.
Para atender à propriedade de não volatilidade
Para atender à propriedade de não volatilidade
Ano: 2024
Banca:
IBFC
Órgão:
TRF - 5ª REGIÃO
Prova:
IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |
Q3171136
Banco de Dados
O data warehouse (armazém de dados ou
depósito de dados) é um acervo lógico que
concentra vários tipos diferentes de bancos de
dados, cuja função é consolidar as informações
para a análise de negócio e tomada de decisão.
Desta forma, assinale a alternativa que
apresenta uma característica de um data
warehouse.
Ano: 2024
Banca:
IBFC
Órgão:
TRF - 5ª REGIÃO
Prova:
IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |
Q3171135
Banco de Dados
Diferentemente dos bancos de dados que têm
por objetivo gravar e apoiar o monitoramento e
as decisões operacionais, assinale a alternativa
que apresenta o principal objetivo de um Data
Warehouse.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |
Q3167145
Banco de Dados
Julgue o item seguinte, relativo a Business Intelligence 3.0 e data warehouse.
A principal característica de um data warehouse é armazenar dados em um ambiente de atualização contínua, no qual as informações são alteradas em tempo real, à medida que novos dados são gerados pelas fontes operacionais.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Dados |
Q3167055
Banco de Dados
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
Um DW é projetado para armazenar dados operacionais históricos, utilizando a mesma estrutura dos dados transacionais, com o objetivo de diminuir a latência nas consultas analíticas.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Dados |
Q3167054
Banco de Dados
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
No processo ETL, a etapa de transformação é responsável por aplicar as regras de adequação, convertendo os dados ao formato requerido pelo DW, garantindo sua consistência e usabilidade.
Q3161242
Banco de Dados
Uma empresa de varejo online deseja analisar grandes
volumes de dados sobre o comportamento dos clientes,
incluindo dados de navegação no site, histórico de
compras, interações em redes sociais e avaliações de
produtos. O objetivo é identificar padrões de consumo,
personalizar ofertas e melhorar a experiência do cliente.
Com base nesse cenário, analise as seguintes afirmações sobre Data Warehouse e Data Lake:
I.Um Data Warehouse seria a solução ideal para armazenar e analisar esses dados, pois ele é otimizado para armazenar dados estruturados em tabelas, como dados de vendas e cadastro de clientes.
II.Um Data Lake seria mais adequado para esse caso, pois permite armazenar dados de diferentes fontes e formatos, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
III.No Data Lake, os dados são armazenados em seu formato original, sem necessidade de serem transformados antes de serem armazenados. A transformação dos dados ocorre apenas quando necessário, durante a análise.
IV.O Data Warehouse é mais indicado para análises em tempo real, enquanto o Data Lake é mais adequado para análises complexas que exigem processamento de grandes volumes de dados.
Quais afirmações estão corretas?
Com base nesse cenário, analise as seguintes afirmações sobre Data Warehouse e Data Lake:
I.Um Data Warehouse seria a solução ideal para armazenar e analisar esses dados, pois ele é otimizado para armazenar dados estruturados em tabelas, como dados de vendas e cadastro de clientes.
II.Um Data Lake seria mais adequado para esse caso, pois permite armazenar dados de diferentes fontes e formatos, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
III.No Data Lake, os dados são armazenados em seu formato original, sem necessidade de serem transformados antes de serem armazenados. A transformação dos dados ocorre apenas quando necessário, durante a análise.
IV.O Data Warehouse é mais indicado para análises em tempo real, enquanto o Data Lake é mais adequado para análises complexas que exigem processamento de grandes volumes de dados.
Quais afirmações estão corretas?
Ano: 2024
Banca:
Instituto Acesso
Órgão:
Câmara de Manaus - AM
Prova:
Instituto Acesso - 2024 - Câmara de Manaus - AM - Analista de Banco de Dados |
Q3136479
Banco de Dados
O DTS (Data Transformation Services) é uma ferramenta
utilizada para transformar e migrar dados entre diferentes
sistemas em um ambiente de Data Warehouse. Sabendo
disso, qual das alternativas abaixo reflete corretamente uma funcionalidade do DTS em um processo de ETL
(Extract, Transform, Load)?
Ano: 2024
Banca:
Instituto Acesso
Órgão:
Câmara de Manaus - AM
Prova:
Instituto Acesso - 2024 - Câmara de Manaus - AM - Analista de Sistemas |
Q3136053
Banco de Dados
No contexto de Data Warehousing, bases de dados
multidimensionais são estruturadas para facilitar o
processamento analítico e a geração de relatórios de
forma eficiente. A modelagem e a otimização dessas
bases exigem a aplicação de técnicas que garantam
desempenho e escalabilidade, suportando as operações
de OLAP (Online Analytical Processing). Relacione as
técnicas de modelagem com suas respectivas descrições
ou objetivos.
Coluna A: Técnica de Modelagem e Otimização.
1.Modelo Estrela (Star Schema). 2.Tabelas Fato e Dimensão. 3.Indexação Bitmap. 4.Modelo Snowflake (Floco de Neve). 5.Materialização de Visões.
Coluna B: Descrição
(__)Técnica de otimização que armazena pré-calculados os resultados de consultas frequentes, reduzindo o tempo de resposta nas consultas complexas.
(__)Técnica de indexação usada para bases de dados com alta cardinalidade, facilitando consultas por meio de índices binários.
(__)Estrutura de modelagem que simplifica a análise, mantendo todas as dimensões ligadas diretamente à tabela fato, otimizando a performance de consulta.
(__)Tabelas usadas para armazenar dados detalhados e sumarizados, com a tabela fato contendo medidas e as dimensões contendo atributos.
(__)Modelo de dados que normaliza as tabelas de dimensão, reduzindo redundâncias e aumentando a complexidade das junções.
A sequência correta é:
Coluna A: Técnica de Modelagem e Otimização.
1.Modelo Estrela (Star Schema). 2.Tabelas Fato e Dimensão. 3.Indexação Bitmap. 4.Modelo Snowflake (Floco de Neve). 5.Materialização de Visões.
Coluna B: Descrição
(__)Técnica de otimização que armazena pré-calculados os resultados de consultas frequentes, reduzindo o tempo de resposta nas consultas complexas.
(__)Técnica de indexação usada para bases de dados com alta cardinalidade, facilitando consultas por meio de índices binários.
(__)Estrutura de modelagem que simplifica a análise, mantendo todas as dimensões ligadas diretamente à tabela fato, otimizando a performance de consulta.
(__)Tabelas usadas para armazenar dados detalhados e sumarizados, com a tabela fato contendo medidas e as dimensões contendo atributos.
(__)Modelo de dados que normaliza as tabelas de dimensão, reduzindo redundâncias e aumentando a complexidade das junções.
A sequência correta é:
Ano: 2024
Banca:
FURB
Órgão:
Câmara de Brusque - SC
Prova:
FURB - 2024 - Câmara de Brusque - SC - Analista de Tecnologia da Informação |
Q3124313
Banco de Dados
Assinale a alternativa que descreve corretamente um
Datamart:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STJ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação |
Q3104141
Banco de Dados
Texto associado
Em relação à ciência de dados, julgue o item que se segue.
Um data warehouse é projetado para suportar operações
transacionais diárias, como inserções, atualizações e
exclusões frequentes de dados, similarmente a um banco de
dados operacional.
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