Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
Foram encontradas 822 questões
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CGM de Belo Horizonte - MG
Prova:
FGV - 2024 - CGM de Belo Horizonte - MG - Auditor Interno - Ciência da Computação - Manhã |
Q2387568
Banco de Dados
Atualmente, existem vários modelos arquiteturais de data
warehousing, comumente chamados de arquiteturas de
n camadas. As mais comuns são as arquiteturas de duas e três
camadas.
Com relação ao modelo arquitetural de três camadas, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) O servidor que executa o sistema operacional e o banco de dados é a terceira camada, que mantém os dados e demais softwares.
( ) O data warehouse é uma segunda camada; trata-se de um front-end cujo software de ETL computam os dados e metadados de sistemas legados e de fontes externas, consolidando, resumindo e carregando-os no servidor de banco de dados operacional.
( ) A primeira camada inclui todos os softwares do cliente, os mecanismos do business intelligence, sistemas de suporte a decisão e business analytics do back-end; ela permite que os analistas, por meio de processamento OLAP, analisem os dados históricos consolidados nos data warehouses ou data lakes.
As afirmativas são, respectivamente,
Com relação ao modelo arquitetural de três camadas, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) O servidor que executa o sistema operacional e o banco de dados é a terceira camada, que mantém os dados e demais softwares.
( ) O data warehouse é uma segunda camada; trata-se de um front-end cujo software de ETL computam os dados e metadados de sistemas legados e de fontes externas, consolidando, resumindo e carregando-os no servidor de banco de dados operacional.
( ) A primeira camada inclui todos os softwares do cliente, os mecanismos do business intelligence, sistemas de suporte a decisão e business analytics do back-end; ela permite que os analistas, por meio de processamento OLAP, analisem os dados históricos consolidados nos data warehouses ou data lakes.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2024
Banca:
IBFC
Órgão:
TRF - 5ª REGIÃO
Prova:
IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Técnico Judiciário - Área de Apoio Especializado - Especialidade Desenvolvimento de Sistemas da Informação |
Q2386411
Banco de Dados
Analise a afirmativa abaixo e assinale a
alternativa que apresenta a qual conceito ela se
refere.
É um repositório centralizado de dados que integra informações de várias fontes, transformando e armazenando esses dados de maneira otimizada para análise e geração de relatórios, possibilitando a tomada de decisões estratégicas fundamentadas dentro de uma organização.
É um repositório centralizado de dados que integra informações de várias fontes, transformando e armazenando esses dados de maneira otimizada para análise e geração de relatórios, possibilitando a tomada de decisões estratégicas fundamentadas dentro de uma organização.
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Desenvolvimento de Sistemas |
Q2383146
Banco de Dados
Um analista de dados está desenvolvendo um data
warehouse para uma empresa de varejo. Ele precisa decidir se informações sobre uma venda devem ser armazenadas em uma tabela fato ou em uma tabela dimensão.
Considerando-se as características de modelagem dimensional, uma informação que deve ser armazenada em uma tabela dimensão é a(o)
Considerando-se as características de modelagem dimensional, uma informação que deve ser armazenada em uma tabela dimensão é a(o)
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de São José dos Campos - SP
Prova:
FGV - 2024 - Prefeitura de São José dos Campos - SP - Analista em Gestão Municipal (Tecnologia da Informação) |
Q2380771
Banco de Dados
Com relação ao Data Warehousing e ao Business Intelligence,
avalie as afirmativas a seguir e assinale V para a afirmativa
verdadeira e F para a falsa.
( ) Eles têm como meta construir e manter o ambiente técnico e os processos técnicos e de negócios necessários para fornecer dados integrados em apoio às funções operacionais, requisitos de conformidade e atividades de inteligência de negócios.
( ) Ambos visam apoiar e permitir análises de negócios e tomadas de decisões mais eficazes por parte dos trabalhadores do conhecimento.
( ) O Data Warehousing concentra-se em permitir um contexto de negócios histórico e integrado em dados operacionais, aplicando regras de negócios e mantendo relacionamentos de dados de negócios apropriados. O armazenamento de dados também inclui processos que interagem com repositórios de metadados.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) Eles têm como meta construir e manter o ambiente técnico e os processos técnicos e de negócios necessários para fornecer dados integrados em apoio às funções operacionais, requisitos de conformidade e atividades de inteligência de negócios.
( ) Ambos visam apoiar e permitir análises de negócios e tomadas de decisões mais eficazes por parte dos trabalhadores do conhecimento.
( ) O Data Warehousing concentra-se em permitir um contexto de negócios histórico e integrado em dados operacionais, aplicando regras de negócios e mantendo relacionamentos de dados de negócios apropriados. O armazenamento de dados também inclui processos que interagem com repositórios de metadados.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Tecnologias Habilitadoras - Área de Atuação: Inteligência Artificial e Ciências de Dados |
Q2367093
Banco de Dados
Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.
Data mart e data warehouse são termos sinônimos que se
referem igualmente a um local onde é armazenada uma
grande quantidade de dados.
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
DPE-PR
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - DPE-PR - Analista da Defensoria Pública - Informática |
Q2353601
Banco de Dados
Sobre os tópicos relacionados à tecnologia e informação com suas respectivas categorias de armazenamento e análise de
dados, relacione adequadamente as colunas a seguir.
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Lake.
4. Big Data.
5. Business Intelligence e Analytics.
6. Mineração de Dados.
( ) Ambiente de armazenamento de dados centralizado que integra informações de várias fontes para suportar a análise de negócios.
( ) Conjunto de ferramentas, técnicas e processos para coletar, organizar e analisar informações para fins estratégicos.
( ) Subconjunto de um Data Warehouse, geralmente focado em um único departamento ou área de negócios.
( ) Processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em conjuntos de dados.
( ) Abordagem flexível e escalável para armazenar grandes volumes de dados de diferentes tipos.
( ) Conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, muitas vezes além da capacidade de ferramentas de processamento de dados tradicionais.
A sequência está correta em
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Lake.
4. Big Data.
5. Business Intelligence e Analytics.
6. Mineração de Dados.
( ) Ambiente de armazenamento de dados centralizado que integra informações de várias fontes para suportar a análise de negócios.
( ) Conjunto de ferramentas, técnicas e processos para coletar, organizar e analisar informações para fins estratégicos.
( ) Subconjunto de um Data Warehouse, geralmente focado em um único departamento ou área de negócios.
( ) Processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em conjuntos de dados.
( ) Abordagem flexível e escalável para armazenar grandes volumes de dados de diferentes tipos.
( ) Conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, muitas vezes além da capacidade de ferramentas de processamento de dados tradicionais.
A sequência está correta em
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de São José dos Campos - SP
Prova:
FGV - 2024 - Prefeitura de São José dos Campos - SP - Auditor Tributário Municipal |
Q2348989
Banco de Dados
Relacione as características de um data warehouse listadas a
seguir com suas descrições, conforme estabelecido por William
Inmon.
1. Orientados a Assunto.
2. Integração.
3. Não Volátil.
4. Variante no Tempo.
( ) O foco de um data warehouse na mudança ao longo do tempo é essencial para descobrir tendências e identificar padrões e relacionamentos ocultos nos negócios, para isso os analistas precisam de grandes quantidades de dados. Isso contrasta muito com o processamento de transações on-line onde os requisitos de desempenho exigem que os dados históricos sejam movidos para arquivos.
( ) Os data warehouses devem colocar dados de fontes diferentes em um formato consistente. Eles devem resolver problemas como nomear conflitos e inconsistências entre unidades de medida.
( ) Significa que, uma vez inseridos no data warehouse, os dados não devem mudar. Essa característica é lógica porque o propósito de um data warehouse é permitir que um analista analise o que ocorreu no passado.
( ) Os data warehousessão projetados para ajudar os profissionais a analisar grandes volumes de dados. Por exemplo, para saber mais sobre os dados de vendas de uma empresa, o analista pode construir um data warehouse que concentre a venda. Usando esse data warehouse, ele poderá responder perguntas como "Quem foi nosso melhor cliente para este item no ano passado?" ou "Quem provavelmente será nosso melhor cliente no próximo ano?"
A relação correta, na ordem dada, é:
1. Orientados a Assunto.
2. Integração.
3. Não Volátil.
4. Variante no Tempo.
( ) O foco de um data warehouse na mudança ao longo do tempo é essencial para descobrir tendências e identificar padrões e relacionamentos ocultos nos negócios, para isso os analistas precisam de grandes quantidades de dados. Isso contrasta muito com o processamento de transações on-line onde os requisitos de desempenho exigem que os dados históricos sejam movidos para arquivos.
( ) Os data warehouses devem colocar dados de fontes diferentes em um formato consistente. Eles devem resolver problemas como nomear conflitos e inconsistências entre unidades de medida.
( ) Significa que, uma vez inseridos no data warehouse, os dados não devem mudar. Essa característica é lógica porque o propósito de um data warehouse é permitir que um analista analise o que ocorreu no passado.
( ) Os data warehousessão projetados para ajudar os profissionais a analisar grandes volumes de dados. Por exemplo, para saber mais sobre os dados de vendas de uma empresa, o analista pode construir um data warehouse que concentre a venda. Usando esse data warehouse, ele poderá responder perguntas como "Quem foi nosso melhor cliente para este item no ano passado?" ou "Quem provavelmente será nosso melhor cliente no próximo ano?"
A relação correta, na ordem dada, é:
Ano: 2023
Banca:
FAURGS
Órgão:
HCPA
Prova:
FAURGS - 2023 - HCPA - Analista de TI - Analista de Negócios |
Q4325143
Banco de Dados
Considere as afirmações abaixo sobre os elementos
principais para implantação de um sistema de inteligência de negócio (Analytics).
I - Gestão da informação ou desempenho do negócio é um repositório de dados especiais preparado para dar suporte às aplicações de tomada de decisão.
II - Análise de negócio corresponde a uma série de ferramentas para manipular e analisar dados, incluindo processamento analítico, multidimensionalidade, mineração de dados e técnicas de análise avançada.
III - Data warehouse é um sistema para monitoria e comparação do desempenho da corporação às metas estabelecidas.
Quais estão corretas?
I - Gestão da informação ou desempenho do negócio é um repositório de dados especiais preparado para dar suporte às aplicações de tomada de decisão.
II - Análise de negócio corresponde a uma série de ferramentas para manipular e analisar dados, incluindo processamento analítico, multidimensionalidade, mineração de dados e técnicas de análise avançada.
III - Data warehouse é um sistema para monitoria e comparação do desempenho da corporação às metas estabelecidas.
Quais estão corretas?
Ano: 2023
Banca:
VUNESP
Órgão:
CIJUN - SP
Prova:
VUNESP - 2023 - CIJUN - SP - Analista de Dados Pleno (Estatística) |
Q4196051
Banco de Dados
Na modelagem multidimensional de banco de dados para
Data Warehouse, tabelas de dimensão armazenam os dados descritivos relacionados aos fatos.
Quando uma dimensão é denominada Junk (lixo),
Quando uma dimensão é denominada Junk (lixo),
Ano: 2023
Banca:
IDCAP
Órgão:
IDR de Maricá - RJ
Prova:
IDCAP - 2023 - IDR de Maricá - RJ - Analista de Gestão de Informações Geográficas e Estatísticas - Tecnologia da Informação |
Q4076867
Banco de Dados
Assinale a alternativa incorreta no que diz respeito aos
conceitos de Data Warehouse e Data Mining:
Ano: 2023
Banca:
IDCAP
Órgão:
IDR de Maricá - RJ
Prova:
IDCAP - 2023 - IDR de Maricá - RJ - Analista de Gestão de Informações Geográficas e Estatísticas - Tecnologia da Informação |
Q4076854
Banco de Dados
No contexto do Data Warehouse, a análise
multidimensional é uma das grandes utilidades da
tecnologia OLAP, consistindo em ver determinados
cubos de informações de diferentes ângulos e de vários
níveis de agregação. Os sistemas apresentam, entre
outras, a seguinte característica:
Ano: 2023
Banca:
IDCAP
Órgão:
IDR de Maricá - RJ
Prova:
IDCAP - 2023 - IDR de Maricá - RJ - Analista de Gestão de Informações Geográficas e Estatísticas - Tecnologia da Informação |
Q4076849
Banco de Dados
A Modelagem Multidimensional no Data Warehouse
(DW) é um modelo que representa dados na forma de
cubos permitindo a modelação e visualização das
informações em múltiplas dimensões. Dentro das
operações analíticas, a operação pivot, é responsável
por:
Ano: 2023
Banca:
VUNESP
Órgão:
DPE-SP
Prova:
VUNESP - 2023 - DPE-SP - Agente de Defensoria - Analista Desenvolvedor |
Q2524607
Banco de Dados
Os conceitos de fatos e dimensões aplicam-se ao modelo
multidimensional, característico da modelagem de Data
Warehouses. Dessa forma, é correto afirmar que
Ano: 2023
Banca:
Instituto Referência
Órgão:
SEROPREVI - RJ
Prova:
Instituto Referência - 2023 - SEROPREVI - RJ - Analista de Sistemas |
Q2460963
Banco de Dados
Leia e assinale CORRETAMENTE.
“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):
“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):
Ano: 2023
Banca:
CETAP
Órgão:
IGEPREV-PA
Prova:
CETAP - 2023 - IGEPREV-PA - Técnico em Gestão de Informática |
Q2427354
Banco de Dados
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?
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
IF-RS
Prova:
FUNDATEC - 2023 - IF-RS - Professor - Informática Geral |
Q2361756
Banco de Dados
Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando os repositórios específicos de dados às
suas características.
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:
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:
Q2348252
Banco de Dados
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
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.
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.
Q2348251
Banco de Dados
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
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.
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.
Q2348250
Banco de Dados
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
Um Data Lake é um repositório de dados que pode armazenar dados em seu formato nativo, seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado.
Um Data Lake é um repositório de dados que pode armazenar dados em seu formato nativo, seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado.
Q2348249
Banco de Dados
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
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.
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.
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