Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
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“É uma estrutura que consolida dados de vários sistemas de origem. O seu objetivo principal é oferecer uma correlação entre dados de diferentes sistemas de fonte de dados, por exemplo, informações de produtos armazenadas em um sistema e dados de pedidos de compra armazenados em outro sistema.”
O trecho diz respeito a(o):
A supervisão da documentação técnica de sistemas em Data Warehouse é um processo de verificação e validação da documentação técnica relacionada ao design, arquitetura, fontes de dados, transformações, cargas e consultas de relatórios do sistema de Data Warehouse. Isso envolve revisar e atualizar a documentação técnica regularmente, para garantir que ela esteja precisa, atualizada e completa. Qual é a finalidade da supervisão da documentação técnica de sistemas em Data Warehouses?
Coluna 1
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Mining.
Coluna 2
( ) Conhecido também como mineração de dados. Sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações, gerando novos subgrupos de dados.
( ) Centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes. Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
( ) É uma forma simples de utilizar outro repositório mencionado acima com foco em um único assunto ou linha de negócios.
( ) Com ele, as equipes podem acessar dados e obter insights mais rapidamente, pois não precisam perder tempo pesquisando em outros repositórios mais complexos ou agregando manualmente dados de diferentes fontes.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
A operação do Data Lake que tem como finalidade permitir importar qualquer quantidade de dados em tempo real de múltiplas fontes é denominada exploração/visualização.
Com a finalidade de manter organizado o repositório, o Data Lake exige que o usuário defina, no mínimo, dois esquemas (schema) para os dados, sendo um para armazenar os metadados e o outro para os dados.
Um Data Lake é um repositório de dados que pode armazenar dados em seu formato nativo, seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado.
Na modelagem de dados para DataWarehouse, as tabelas fato contêm métricas e valores, enquanto as tabelas dimensionais contêm atributos das métricas carregadas nas tabelas fato.
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
Uma das abordagens utilizadas na modelagem
de dados para DataWarehouse é a abordagem de
Kimball, a qual envolve uma abordagem top‑down,
isto é, a construção de vários data marts ao mesmo
tempo, otimizando o processo de construção do
DataWarehouse.
Em data warehouses, atributos na tabela de fatos classificados como atributos de medida armazenam informações quantitativas que podem ser agregadas.
Nesse contexto de tecnologia da informação, um Data Warehouse é uma estrutura de armazenamento de dados fundamental que possui a característica de
Para atender ao requisito do DWContas, deve-se implementar a técnica de modelagem multidimentional Slowly Change Dimension (SCD) do tipo:
A ferramenta de projeto, que representa as áreas do negócio e as dimensões associadas, utilizada para apoiar a implementação de modelos dimensionais de áreas de negócio distintos compartilhando dimensões padronizadas em um Data Warehouse Corporativo é o(a):
Para isso, Juca deverá disponibilizar um(a):
Para obter esse subconjunto de dados, Julia utilizou uma ferramenta OLAP e executou a seguinte operação: