Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 2

Q3885611

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-RO Prova: FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Tecnologia da Informação - Banco de Dados) |

Q3885611 Banco de Dados

Em um Data Warehouse modelado com esquema Estrela, uma tabela central armazena os eventos de negócio e as métricas quantificáveis associadas.
Assinale a afirmativa que descreve a composição e a função principal da Tabela Fato.

A

Armazena a hierarquia das dimensões e contém atributos descritivos, como nome do cliente e endereço.

B

Contém principalmente chaves estrangeiras para as tabelas de dimensão, e medidas como métricas numéricas.

C

É um repositório de metadados que descreve o esquema do DW e as regras de transformação dos dados.

D

É altamente normalizada para reduzir a redundância de dados e é atualizada em tempo real (OLTP).

E

Contém apenas as chaves primárias de todas as tabelas do DW, funcionando como um índice global.

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Q3885609

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-RO Prova: FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Tecnologia da Informação - Banco de Dados) |

Q3885609 Banco de Dados

Em um Data Warehouse de telecomunicações, a Tabela Fato de chamadas registra bilhões de tuplas. O DBA percebe que certas colunas de dimensão, como PLANO_TARIFA (com poucas centenas de valores distintos) e SINAL_4G (booleanos), são frequentemente usadas em cláusulas WHERE com operadores lógicos (AND, OR).
O tipo de índice mais adequado para otimizar a performance de consultas que envolvem essas colunas de baixa cardinalidade em um DW é o

A

Índice B+ Tree Clustered

B

Índice Hash Estático

C

Índice de Bitmap

D

Índice Full-Text

E

Índice B+ Tree Não-Clustered

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Q3885599

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-RO Prova: FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Tecnologia da Informação - Banco de Dados) |

Q3885599 Banco de Dados

O projeto do Data Warehouse (DW) de uma companhia aérea utiliza o modelo de esquema Snowflake, onde as tabelas de dimensão não se conectam diretamente à Tabela Fato, mas se ramificam em tabelas de subdimensão, gerando uma estrutura normalizada.
Assinale a opção que apresenta a principal desvantagem da adoção do esquema Snowflake em comparação com o esquema Star na otimização de consultas OLAP.

A

O esquema Snowflake exige um esforço maior de ETL, pois o processo de Transformação precisa desnormalizar e limpar os dados antes do carregamento.

B

O esquema Snowflake aumenta o risco de ambiguidade nas consultas, uma vez que a chave primária da Tabela Fato é uma chave composta de todas as chaves estrangeiras.

C

A estrutura normalizada do Snowflake geralmente aumenta o número de JOINS necessários nas consultas, o que pode degradar a performance de leitura em grandes volumes de dados.

D

O esquema Snowflake não suporta hierarquias de dimensão, o que é essencial para análise OLAP.

E

O esquema Snowflake economiza menos espaço em disco do que o Star Schema, devido à duplicação de atributos nas subdimensões.

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Q3885598

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-RO Prova: FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Tecnologia da Informação - Banco de Dados) |

Q3885598 Banco de Dados

Uma equipe de BI está desenvolvendo um Data Warehouse para análise de vendas. O foco é em consultas que agregam grandes volumes de dados históricos, como aqueles associados à pergunta: "Qual foi o total de vendas por região e ano, comparado ao ano anterior?".
Uma característica fundamental de um Data Warehouse em comparação com um Banco de Dados Transacional reside no fato de que

A

o DW adota esquemas de dados altamente normalizados para minimizar a redundância e garantir a integridade dos dados, priorizando a velocidade de inserção.

B

o DW é otimizado para transações rápidas e de curta duração (ACID), enquanto o OLTP é focado em leituras complexas e de longa duração.

C

o DW é caracterizado pela desnormalização (uso de esquemas estrela ou floco de neve) para reduzir o número de JOINS e aumentar a velocidade de consulta.

D

as tabelas do DW são estritamente voláteis, com dados sendo frequentemente atualizados e excluídos para refletir o estado operacional atual.

E

o DW armazena dados em tempo real, priorizando a latência mínima, diferentemente do OLTP que armazena dados consolidados e históricos.

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Q3880242

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |

Q3880242 Banco de Dados

As plataformas de Business Intelligence (BI) possuem diversos tipos de elementos. Um desse elementos são os Data Warehouse (DW), eles são considerados um dos principais dessa plataformas. Com relação às propriedades dos DW, analise as afirmativas a seguir.

I. Sofrem muitas operações de atualização de dados e tem alta normalização de dados.
II. São orientados por assunto e tem baixa volatidades dos dados.
III. Apresentam alta agregação de dados e baixa suporte a dados não relacionais.

Está correto o que se afirma em

A

I, II e III.

B

I, apenas.

C

II, apenas.

D

III, apenas.

E

II e III, apenas.

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Q3880227

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |

Q3880227 Banco de Dados

Os analistas da ALEGO fazem uso corriqueiro de modelagem multidimensional em seus projetos. Esse paradigma de modelagem permite que eles modelem diversos tipos de problemas.

O tipo de dimensão que permite armazenar os flags e indicadores ou coleções de dados transacionais aleatórios que não estão relacionados a nenhuma outra dimensão específica se denominada

A

Role Playing.

B

Degenerada.

C

Conformed

D

Gigante.

E

Junk.

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Q3878689

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Arquiteto de Dados |

Q3878689 Banco de Dados

Um time está iniciando a migração de dados de um sistema transacional (OLTP) legado para um novo Data Warehouse (DW) corporativo. O sistema legado possui um modelo de dados altamente normalizado, atendendo à Terceira Forma Normal (3FN), o que garante a integridade das transações diárias. No entanto, para o novo ambiente analítico, cujo foco é a geração de relatórios gerenciais e painéis de BI (Business Intelligence) com alto volume de leitura, o arquiteto decidiu aplicar técnicas de desnormalização intencional em algumas tabelas, consolidando dados de produtos e categorias em uma única estrutura dimensional.
Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:

A

a desnormalização tem como objetivo principal otimizar as operações de escrita (inserts e updates), pois, ao repetir os dados em uma única tabela, o banco de dados elimina a necessidade de verificar restrições de integridade referencial em múltiplas tabelas;

B

a estratégia adotada visa a reduzir a quantidade de junções (joins) necessárias durante as consultas analíticas, melhorando o desempenho de leitura, embora isso acarrete aumento do espaço de armazenamento e risco de anomalias de atualização;

C

a manutenção do modelo na Terceira Forma Normal (3FN) seria a escolha ideal para o Data Warehouse, pois a normalização maximiza a performance de consultas de agregação ao garantir que os dados não estejam duplicados, facilitando a leitura sequencial do disco;

D

desnormalização é um requisito obrigatório para bancos de dados NoSQL, mas é tecnicamente inviável em bancos de dados relacionais (SQL), visto que estes não suportam a existência de redundância de dados dentro de uma mesma tabela;

E

ao desnormalizar as tabelas, o arquiteto está transformando o modelo em um esquema floco de neve (Snowflake), que é caracterizado justamente pelo uso de tabelas de dimensão únicas e planas, contendo todos os atributos descritivos sem relacionamentos hierárquicos externos.

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Q3878688

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Arquiteto de Dados |

Q3878688 Banco de Dados

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.
Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

A

a proposta do DBA configura um esquema floco de neve (Snowflake Schema); embora economize espaço em disco e facilite a manutenção da integridade referencial, essa abordagem prejudica o desempenho das consultas de Business Intelligence (BI) ao exigir múltiplas junções (joins) para recuperar a descrição completa dos atributos hierárquicos;

B

a abordagem sugerida caracteriza um esquema estrela (Star Schema), que é o padrão recomendado pela metodologia Kimball, pois a normalização das dimensões garante que o motor de banco de dados utilize índices bitmap de forma mais eficiente, acelerando o filtro de consultas agregadas;

C

a desnormalização completa da dimensão, consolidando todos os níveis hierárquicos em uma única tabela Dim_Produto (esquema estrela), deve ser evitada em Data Warehouses modernos baseados em armazenamento colunar, pois a redundância de dados textuais impede a compressão eficiente e aumenta o I/O de disco;

D

a proposta do DBA visa a transformar o modelo dimensional em um modelo relacional de Terceira Forma Normal (3FN), o que inviabiliza o uso de ferramentas de visualização de dados (como Power BI ou Tableau), visto que essas ferramentas são tecnicamente incompatíveis com tabelas normalizadas;

E

a tabela fato, tanto no esquema estrela quanto no floco de neve, deve ser normalizada para evitar a duplicação de métricas; a diferença reside apenas no fato de que o esquema floco de neve utiliza chaves naturais (CPF, CNPJ) nas junções, enquanto o esquema estrela exige o uso de chaves substitutas (Surrogate Keys).

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Q3874739

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874739 Banco de Dados

Um time está iniciando a migração de dados de um sistema transacional (OLTP) legado para um novo Data Warehouse (DW) corporativo. O sistema legado possui um modelo de dados altamente normalizado, atendendo à Terceira Forma Normal (3FN), o que garante a integridade das transações diárias. No entanto, para o novo ambiente analítico, cujo foco é a geração de relatórios gerenciais e painéis de BI (Business Intelligence) com alto volume de leitura, o arquiteto decidiu aplicar técnicas de desnormalização intencional em algumas tabelas, consolidando dados de produtos e categorias em uma única estrutura dimensional.
Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:

A

a desnormalização tem como objetivo principal otimizar as operações de escrita (inserts e updates), pois, ao repetir os dados em uma única tabela, o banco de dados elimina a necessidade de verificar restrições de integridade referencial em múltiplas tabelas;

B

a estratégia adotada visa a reduzir a quantidade de junções (joins) necessárias durante as consultas analíticas, melhorando o desempenho de leitura, embora isso acarrete aumento do espaço de armazenamento e risco de anomalias de atualização;

C

a manutenção do modelo na Terceira Forma Normal (3FN) seria a escolha ideal para o Data Warehouse, pois a normalização maximiza a performance de consultas de agregação ao garantir que os dados não estejam duplicados, facilitando a leitura sequencial do disco;

D

desnormalização é um requisito obrigatório para bancos de dados NoSQL, mas é tecnicamente inviável em bancos de dados relacionais (SQL), visto que estes não suportam a existência de redundância de dados dentro de uma mesma tabela;

E

ao desnormalizar as tabelas, o arquiteto está transformando o modelo em um esquema floco de neve (Snowflake), que é caracterizado justamente pelo uso de tabelas de dimensão únicas e planas, contendo todos os atributos descritivos sem relacionamentos hierárquicos externos.

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Q3874738

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874738 Banco de Dados

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.

Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

A

a proposta do DBA configura um esquema floco de neve (Snowflake Schema); embora economize espaço em disco e facilite a manutenção da integridade referencial, essa abordagem prejudica o desempenho das consultas de Business Intelligence (BI) ao exigir múltiplas junções (joins) para recuperar a descrição completa dos atributos hierárquicos;

B

a abordagem sugerida caracteriza um esquema estrela (Star Schema), que é o padrão recomendado pela metodologia Kimball, pois a normalização das dimensões garante que o motor de banco de dados utilize índices bitmap de forma mais eficiente, acelerando o filtro de consultas agregadas;

C

a desnormalização completa da dimensão, consolidando todos os níveis hierárquicos em uma única tabela Dim_Produto (esquema estrela), deve ser evitada em Data Warehouses modernos baseados em armazenamento colunar, pois a redundância de dados textuais impede a compressão eficiente e aumenta o I/O de disco;

D

a proposta do DBA visa a transformar o modelo dimensional em um modelo relacional de Terceira Forma Normal (3FN), o que inviabiliza o uso de ferramentas de visualização de dados (como Power BI ou Tableau), visto que essas ferramentas são tecnicamente incompatíveis com tabelas normalizadas;

E

a tabela fato, tanto no esquema estrela quanto no floco de neve, deve ser normalizada para evitar a duplicação de métricas; a diferença reside apenas no fato de que o esquema floco de neve utiliza chaves naturais (CPF, CNPJ) nas junções, enquanto o esquema estrela exige o uso de chaves substitutas (Surrogate Keys).

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Q3874350

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |

Q3874350 Banco de Dados

Júlio chegou ao Departamento de Desenvolvimento de Sistemas de Informação Transacionais e Analíticos e começou a estudar as características dos bancos de dados que armazenavam as informações desses sistemas. Em seus estudos, Júlio constatou que os bancos de dados analíticos possuem:

A

muitas transações pequenas;

B

alta concorrência de usuários;

C

muitas transações em tempo real;

D

muitas operações de leitura e escrita;

E

esquema de dados desnormalizados.

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Q3871765

Ano: 2026 Banca: Ibest Órgão: CRECI - 8ª Região (DF) Provas: Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo - Atendimento ao Público | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo - Serviços Internos | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo -Serviços Contábil-Financeiro | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo Especializado - Designer Gráfico | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente de T.I |

Q3871765 Banco de Dados

Assinale a alternativa que descreve o conceito de transformação de dados em um processo de ETL (Extract, Transform, Load).

A

Extração de dados brutos

B

Conversão e padronização de dados.

C

Armazenamento dos dados em destino.

D

Monitoramento de processos.

E

Geração de relatórios.

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Q3869740

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869740 Banco de Dados

Um time está iniciando a migração de dados de um sistema transacional (OLTP) legado para um novo Data Warehouse (DW) corporativo. O sistema legado possui um modelo de dados altamente normalizado, atendendo à Terceira Forma Normal (3FN), o que garante a integridade das transações diárias. No entanto, para o novo ambiente analítico, cujo foco é a geração de relatórios gerenciais e painéis de BI (Business Intelligence) com alto volume de leitura, o arquiteto decidiu aplicar técnicas de desnormalização intencional em algumas tabelas, consolidando dados de produtos e categorias em uma única estrutura dimensional.
Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:

A

a desnormalização tem como objetivo principal otimizar as operações de escrita (inserts e updates), pois, ao repetir os dados em uma única tabela, o banco de dados elimina a necessidade de verificar restrições de integridade referencial em múltiplas tabelas;

B

a estratégia adotada visa a reduzir a quantidade de junções (joins) necessárias durante as consultas analíticas, melhorando o desempenho de leitura, embora isso acarrete aumento do espaço de armazenamento e risco de anomalias de atualização;

C

a manutenção do modelo na Terceira Forma Normal (3FN) seria a escolha ideal para o Data Warehouse, pois a normalização maximiza a performance de consultas de agregação ao garantir que os dados não estejam duplicados, facilitando a leitura sequencial do disco;

D

desnormalização é um requisito obrigatório para bancos de dados NoSQL, mas é tecnicamente inviável em bancos de dados relacionais (SQL), visto que estes não suportam a existência de redundância de dados dentro de uma mesma tabela;

E

ao desnormalizar as tabelas, o arquiteto está transformando o modelo em um esquema floco de neve (Snowflake), que é caracterizado justamente pelo uso de tabelas de dimensão únicas e planas, contendo todos os atributos descritivos sem relacionamentos hierárquicos externos.

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Q3869739

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869739 Banco de Dados

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.
Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

A

a proposta do DBA configura um esquema floco de neve (Snowflake Schema); embora economize espaço em disco e facilite a manutenção da integridade referencial, essa abordagem prejudica o desempenho das consultas de Business Intelligence (BI) ao exigir múltiplas junções (joins) para recuperar a descrição completa dos atributos hierárquicos;

B

a abordagem sugerida caracteriza um esquema estrela (Star Schema), que é o padrão recomendado pela metodologia Kimball, pois a normalização das dimensões garante que o motor de banco de dados utilize índices bitmap de forma mais eficiente, acelerando o filtro de consultas agregadas;

C

a desnormalização completa da dimensão, consolidando todos os níveis hierárquicos em uma única tabela Dim_Produto (esquema estrela), deve ser evitada em Data Warehouses modernos baseados em armazenamento colunar, pois a redundância de dados textuais impede a compressão eficiente e aumenta o I/O de disco;

D

a proposta do DBA visa a transformar o modelo dimensional em um modelo relacional de Terceira Forma Normal (3FN), o que inviabiliza o uso de ferramentas de visualização de dados (como Power BI ou Tableau), visto que essas ferramentas são tecnicamente incompatíveis com tabelas normalizadas;

E

a tabela fato, tanto no esquema estrela quanto no floco de neve, deve ser normalizada para evitar a duplicação de métricas; a diferença reside apenas no fato de que o esquema floco de neve utiliza chaves naturais (CPF, CNPJ) nas junções, enquanto o esquema estrela exige o uso de chaves substitutas (Surrogate Keys).

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Q3856597

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MG Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-MG - Analista de Controle Externo - Especialidade: Ciência da Computação |

Q3856597 Banco de Dados

Em modelagem dimensional, as métricas registradas em tabelas fato podem ser classificadas conforme seu comportamento frente às operações de agregação. A respeito dessa classificação, assinale a opção correta.

A

Métricas classificadas como não aditivas podem ser agregadas apenas ao longo de dimensões cuja granularidade seja correspondente à da tabela fato.

B

Métricas semiaditivas e não aditivas compartilham a característica de impedirem agregação ao longo de qualquer dimensão, diferenciando-se pela forma como são armazenadas na tabela fato.

C

Atributos numéricos são classificados como métricas aditivas, pois valores numéricos não perdem significado ao serem somados ao longo de todas as dimensões.

D

Métricas classificadas como aditivas podem ser agregadas ao longo de todas as dimensões, com exceção daquelas que apresentam hierarquias normalizadas, como as encontradas em esquemas em floco de neve.

E

Métricas classificadas como semiaditivas permitem agregação em algumas dimensões, mas não ao longo de todas, sendo comum que apresentem restrição de agregação especificamente na dimensão tempo.

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Q3851258

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AMAZUL Prova: FGV - 2026 - AMAZUL - Engenheiro de Computação |

Q3851258 Banco de Dados

Em um sistema de Data Warehouse, a equipe de BI precisa criar um modelo dimensional para análise de vendas por produto, região e tempo.
Considerando a modelagem multidimensional, assinale a opção que apresenta corretamente a estrutura que é mais adequada para organizar os dados, de forma que permita análises OLAP eficientes com agregações em diferentes níveis de granularidade.

A

Modelo relacional normalizado em 3FN com tabelas de junção

B

Modelo de grafo com nós representando entidades e arestas representando relacionamentos

C

Modelo entidade-relacionamento estendido com herança e generalização

D

Modelo estrela (Star Schema) com tabela fato central e dimensões desnormalizadas

E

Modelo de documento JSON com estruturas aninhadas e flexíveis

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Q3991692

Ano: 2025 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: MPE-RS Prova: INSTITUTO AOCP - 2025 - MPE-RS - Analista do Ministério Público - Informática |

Q3991692 Banco de Dados

A respeito do Snowflake para gestão de grandes volumes de dados, analise as assertivas e assinale a alternativa que aponta as corretas.
I. O Snowflake processa consultas usando clusters de computação MPP.
II. Cada warehouse virtual é um cluster de computação independente que não compartilha recursos computacionais com outros warehouses virtuais.
III. A autenticação é um serviço que é gerenciado dentro da camada de serviços de nuvem.
IV. A arquitetura do Snowflake consiste em três camadas principais, sendo elas: armazenamento de banco de dados; dimensionamento de consultas e serviços de nuvem.

A

Apenas I e IV.

B

Apenas I, II e IV.

C

Apenas I, II e III.

D

Apenas II e III.

E

I, II, III e IV.

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Q3845370

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3845370 Banco de Dados

OLAP é um conceito de interface com o usuário e não uma forma de armazenamento de dados, que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos. O OLAP e o Data Warehouse destinam-se a trabalharem juntos, enquanto o DW armazena as informações de forma eficiente, o OLAP tem por objetivo recuperá-las com a mesma eficiência, porém com muita rapidez. Entre os métodos de armazenamento, no primeiro os dados são armazenados de forma multidimensional e, no segundo, o conjunto de dados multidimensionais deve ser criado no servidor e transferido para o desktop, permitindo a portabilidade aos usuários OLAP que não possuem acesso direto ao servidor.
Esses dois métodos são conhecidos, respectivamente, pelas siglas:

A

DOLAP e ROLAP.

B

ROLAP e HOLAP.

C

HOLAP e MOLAP.

D

MOLAP e DOLAP.

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Q3842911

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |

Q3842911 Banco de Dados

ETL é o processo que as organizações orientadas a dados usam para coletar dados de várias fontes e reuni-los para dar suporte à descoberta, à geração de relatórios, à análise e à tomada de decisões. Com relação as três etapas do ETL, analise as assertivas e identifique as corretas:
I.Eliminação - Durante essa etapa, o ETL identifica os dados duplicados e os remove de suas origens, de forma que possa transportar somente os dados limpos para o destino. Os dados podem vir de fontes estruturadas e não estruturadas, incluindo documentos, e-mails, aplicações de negócios, bancos de dados, equipamentos, sensores, terceiros e muito mais.
II.Transformação - Como os dados extraídos são brutos em sua forma original, eles precisam ser mapeados e transformados para prepará-los para o armazenamento de dados eventual. No processo de transformação, o ETL valida, autentica, deduplica e/ou agrega os dados de formas que tornam os dados resultantes confiáveis e consultáveis.
III.Limpeza - Durante essa etapa, o ETL limpa os dados transformados para o armazenamento otimizado no destino. Esta etapa pode implicar o carregamento inicial de todos os dados de origem ou pode ser o carregamento de alterações incrementais nos dados de origem.
É CORRETO o que se afirma em:

A

II e III, apenas.

B

I e III, apenas.

C

I, apenas.

D

II, apenas.

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Q3842902

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |

Q3842902 Banco de Dados

O time de analistas e gestores planejam modelar um datawarehouse corporativo na PPSA. Para atender as necessidades da companhia, o time decidiu adotar como referência o esquema estrela. Os elementos que compõem esse tipo de esquema são:

A

Uma tabela de fatos com uma única tabela para cada dimensão.

B

Um cubo de dados, mais de uma tabela de fatos e uma única tabela para cada dimensão.

C

Um cubo de dados, uma tabela de fatos e uma hierarquia de tabelas para cada dimensão.

D

Conjunto de tabelas de fatos com uma hierarquia de tabelas para cada dimensão.

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Questões de Concurso Sobre dw - data warehouse em banco de dados

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