Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
Foram encontradas 804 questões
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.
Q2348248
Banco de Dados
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.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - TC-DF - Auditor de Controle Externo – Área Especializada – Especialidade Tecnologia da Informação – Orientação Sistemas de TI |
Q2341112
Banco de Dados
No que se refere a Big Data, data lake, business intelligence e
data warehousing, julgue o item seguinte.
Em data warehouses, atributos na tabela de fatos classificados como atributos de medida armazenam informações quantitativas que podem ser agregadas.
Em data warehouses, atributos na tabela de fatos classificados como atributos de medida armazenam informações quantitativas que podem ser agregadas.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
SMPOG de Belo Horizonte - MG
Prova:
FGV - 2023 - SMPOG de Belo Horizonte - MG - Analista de Planejamento e Gestão Governamental: Ciência da Computação |
Q2337300
Banco de Dados
Assinale a opção que indica a operação OLAP que permite
analisar os dados de um Data Warehouse em níveis de agregação
progressivamente mais detalhados, ou de menor granularidade.
Ano: 2023
Banca:
Instituto Access
Órgão:
UFJ
Prova:
Instituto Access - 2023 - UFJ - Analista de Tecnologia da Informação - Sistemas |
Q2326424
Banco de Dados
As empresas contam com vários sistemas e tecnologias de
armazenamento para suas iniciativas de business intelligence (BI).
Tanto o Data Warehouse como o Data Marts são repositórios
repositório de dados pré-processados para análise e BI.
Em relação ao Data Warehouse, o Data Marts apresenta a seguinte
característica:
Ano: 2023
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Transpetro
Prova:
CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |
Q2326120
Banco de Dados
Comparando-se os esquemas estrela (star) e floco de neve
(snow flake) em data warehouses (DW), constata-se que
Ano: 2023
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Transpetro
Prova:
CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |
Q2326118
Banco de Dados
Considerando-se a natureza e o propósito dos sistemas
de gerenciamento de dados, um data warehouse (DW) é
descrito como um(a)
Ano: 2023
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Transpetro
Prova:
CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |
Q2325500
Banco de Dados
Nos tempos atuais, o uso massivo de sistemas de informação em praticamente todas as áreas tem como consequência a geração de muitos dados.
Nesse contexto de tecnologia da informação, um Data Warehouse é uma estrutura de armazenamento de dados fundamental que possui a característica de
Nesse contexto de tecnologia da informação, um Data Warehouse é uma estrutura de armazenamento de dados fundamental que possui a característica de
Q2322056
Banco de Dados
No Data Warehouse do TCE SP, chamado DWContas, está
implementada a dimensão DIM_PESSOA contendo o atributo
CEP. Quando uma pessoa muda de endereço e altera seu CEP no
cadastro do sistema transacional do ambiente operacional, a
tabela DIM_PESSOA precisa ser atualizada. No DWContas, é
necessário preservar o valor anterior do CEP e armazenar o valor
atualizado em uma nova coluna da DIM _PESSOA.
Para atender ao requisito do DWContas, deve-se implementar a técnica de modelagem multidimentional Slowly Change Dimension (SCD) do tipo:
Para atender ao requisito do DWContas, deve-se implementar a técnica de modelagem multidimentional Slowly Change Dimension (SCD) do tipo:
Q2322055
Banco de Dados
O TCE SP está implementando um Data Warehouse utilizando
uma abordagem incremental, ou seja, constrói um Data Mart
para um setor e depois para outro setor, compartilhando
Dimensões.
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):
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):
Ano: 2023
Banca:
IESES
Órgão:
SCGás
Prova:
IESES - 2023 - SCGás - Analista de Sistemas da Informação |
Q2312075
Banco de Dados
Segundo Inmon (2005), assinale a alternativa correta
com as principais características de um Data
Warehouse (DW).
Ano: 2023
Banca:
FAU
Órgão:
Prefeitura de Laranjeiras do Sul - PR
Prova:
FAU - 2023 - Prefeitura de Laranjeiras do Sul - PR - Analista de Sistemas |
Q2296749
Banco de Dados
Qual é o processo principal envolvido na
preparação dos dados para carregamento em
um data warehouse?
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-SE
Prova:
FGV - 2023 - TJ-SE - Analista Judiciário - Especialidade - Análise de Sistemas - Suporte Técnico em Infraestrutura |
Q2282294
Banco de Dados
O TJSE está construindo um ambiente analítico de dados por
meio do desenvolvimento de um Data Warehouse. Para isso,
solicitou ao analista de infraestrutura Juca a disponibilização de
um banco de dados, acessível apenas pelos desenvolvedores,
para armazenar temporariamente os dados que estão sendo
extraídos das fontes e transformados para serem carregados no
ambiente de consultas analíticas.
Para isso, Juca deverá disponibilizar um(a):
Para isso, Juca deverá disponibilizar um(a):
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-SE
Prova:
FGV - 2023 - TJ-SE - Analista Judiciário - Especialidade - Análise de Sistemas - Banco de Dados - |
Q2281950
Banco de Dados
O Data Warehouse do TJSE armazena um grande cubo de dados
contendo diversas métricas e dimensões, como: DIM_TEMPO,
DIM_LOCAL e DIM_PROCESSO. A analista Julia precisa extrair um
subconjunto deste cubo de dados contendo apenas os fatos do
primeiro trimestre de 2023 e processos com a situação
“arquivado”.
Para obter esse subconjunto de dados, Julia utilizou uma ferramenta OLAP e executou a seguinte operação:
Para obter esse subconjunto de dados, Julia utilizou uma ferramenta OLAP e executou a seguinte operação:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-SE
Prova:
FGV - 2023 - TJ-SE - Analista Judiciário - Especialidade - Análise de Sistemas - Banco de Dados - |
Q2281949
Banco de Dados
Observe o profile das seguintes fontes de dados do Data
Warehouse JusDW.
FONTE DE DADOS 1: Tabela TB_PROC Atributo: ID_P Descrição: Identificador único da tabela TB_PROC Quantidade de Registros: 3.250 Valor Inicial: 1 Valor Final: 3.250 Valores Nulos: 0
FONTE DE DADOS 2: Tabela TAB_P Atributo: ID_PROC Descrição: Identificador único da tabela TAB_P Quantidade de Registros: 250 Valor Inicial: 1 Valor Final: 250 Valores Nulos: 0
Para integrar e armazenar os 3.500 registros das Fontes de Dados 1 e 2 na Dimensão DIM_PROC do JusDW, identificando unicamente cada novo registro criado da DIM_PROC, é necessário criar uma:
FONTE DE DADOS 1: Tabela TB_PROC Atributo: ID_P Descrição: Identificador único da tabela TB_PROC Quantidade de Registros: 3.250 Valor Inicial: 1 Valor Final: 3.250 Valores Nulos: 0
FONTE DE DADOS 2: Tabela TAB_P Atributo: ID_PROC Descrição: Identificador único da tabela TAB_P Quantidade de Registros: 250 Valor Inicial: 1 Valor Final: 250 Valores Nulos: 0
Para integrar e armazenar os 3.500 registros das Fontes de Dados 1 e 2 na Dimensão DIM_PROC do JusDW, identificando unicamente cada novo registro criado da DIM_PROC, é necessário criar uma:
Q2278423
Banco de Dados
Qual termo se refere ao processo de analisar, explorar e
extrair padrões a partir de grandes quantidades de dados?
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