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Comentadas sobre dw - data warehouse em banco de dados
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Para auditores de controle externo na especialidade de analista de sistemas, o conhecimento de Business Intelligence e Data Warehouses é essencial. Essas tecnologias suportam várias funcionalidades, desde a análise de dados até a segurança da informação, incluindo o planejamento, orientação, supervisão e desenvolvimento de sistemas de computação aplicáveis às atividades do Tribunal.
Nesse contexto, analise as seguintes afirmações sobre o emprego da Engenharia de Dados no contexto de Business Intelligence e Data Warehouses.
I. O uso de Business Intelligence permite a coleta e análise de grandes volumes de dados de diversas fontes, sendo essencial para auditores identificarem tendências, padrões e anomalias que possam indicar fraudes ou ineficiências.
II. As atividades dos sistemas de computação aplicados aos tribunais podem se beneficiar do uso de Data Warehouses. Além de realizar operações de consulta e exclusão, essas tecnologias permitem a modificação de dados, possibilitando a correção de possíveis inconsistências em informações previamente inseridas no sistema.
III. Em relação à orientação e coordenação das atividades, as ferramentas de Business Intelligence permitem a criação de dashboards e relatórios que facilitam a comunicação de resultados e insights, enquanto os Data Warehouses centralizam os dados, garantindo que todos os membros da equipe tenham acesso às mesmas informações atualizadas.
Está correto o que se afirma em
Data warehouses são repositórios nos quais os dados podem ser armazenados em formatos variados, incluindo-se registros semiestruturados e formatos de arquivo não estruturados.
No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte.
Min‑Max e Z‑Score são exemplos de métodos de
normalização numérica.
No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte.
Uma característica fundamental de um Data
Warehouse é que ele permite integrar dados de várias
fontes para suportar análises de negócios.
No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte.
No Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), um exemplo que descreve corretamente um relacionamento de cardinalidade “um para muitos” é cada enfermeiro pode ocupar vários cargos, e cada cargo pode ser ocupado por vários enfermeiros.
I. Tipicamente, data warehouses armazenam dados em esquemas definidos, o que permite otimizar consultas em SQL.
II. Data lakes prestam-se a armazenar dados oriundos de fontes externas, tais como sensores e mídias sociais, dentre outras, com formatos diversificados e estruturas não completamente definidas.
III. Embora haja diferenças importantes, ambos são implementados e operados por meio de Sistemas Gerenciados de Bancos de Dados (SGBD) e coletam dados por meio de ferramentas de ETL.
Está correto somente o que se afirma em
Um(a) ______ é um sistema centralizado que armazena dados consolidados de várias fontes dentro de uma organização. Ele é projetado para suportar processos de decisão, fornecendo uma visão unificada de toda a empresa. Ele(a) é caracterizado(a) pela integração de dados, que são limpos, transformados e carregados a partir de sistemas de origem diversos, como sistemas de vendas, financeiros e de recursos humanos, entre outros.
Marque a alternativa que substitui corretamente a lacuna no texto acima.
Para realizar as transformações necessárias nos dados oriundos de diversas fontes, os dados devem ser armazenados temporariamente em um(a):
Acerca de Big data, bancos de dados distribuídos e soluções de suporte à decisão, julgue o item seguinte.
Os data warehouses são orientados por assunto, variáveis no
tempo e não voláteis, no entanto, eles não são a melhor
opção para o armazenamento de dados históricos.
Acerca de Big data, bancos de dados distribuídos e soluções de suporte à decisão, julgue o item seguinte.
Os data lakes não oferecem visão multidimensional dos
dados por padrão, sendo mais apropriados para armazenar
uma ampla variedade de dados brutos, enquanto as análises
multidimensionais são geralmente realizadas pelos
data warehouses.
Acerca de dados abertos, bem como de processos de coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados, julgue o item que se segue.
Data warehouse e data mart dizem respeito às estruturas
dimensionais de dados, remodeladas com o objetivo de
prover análises diferenciais, ao passo que o
OSD (operational data store) está relacionado ao
armazenamento e tratamento de dados, de forma também
consolidada, porém sem as características dimensionais.
( ) Metadata: usado para documentar e descrever os dados e processos, incluindo a origem dos dados e transformações aplicadas.
( ) Cubos OLAP: são conjuntos de dados organizados em um formato multidimensional que dificultam a análise e geração de relatórios.
( ) Data Marts:são subconjuntos e são projetados para atender às necessidades específicas de uma área funcional ou departamento da organização.
A sequência está correta em
Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, do tratamento e da visualização de dados, julgue o item que se segue.
Em ETL, o armazenamento de dados pode ser feito em
bancos de dados ou em data warehouse, mas não em
data lakes, porque estes seguem um padrão diferente e,
geralmente, armazenam seus dados por meio do
armazenamento de objetos ou nos HDFS (hadoop distributed
file systems).
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