Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 22

Q876836

Ano: 2016 Banca: FAURGS Órgão: HCPA Prova: FAURGS - 2016 - HCPA - Analista de TI (Banco de Dados e Segurança) |

Q876836 Banco de Dados

Assinale a alternativa que apresenta a funcionalidade típica de consulta em um Data Warehouse, na qual operações de projeção são realizadas nas dimensões.

A

Drill-down

B

Slice-dice

C

Drill-up

D

Roll-down

E

Roll-up

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Q876835

Ano: 2016 Banca: FAURGS Órgão: HCPA Prova: FAURGS - 2016 - HCPA - Analista de TI (Banco de Dados e Segurança) |

Q876835 Banco de Dados

Assinale a alternativa que apresenta a funcionalidade típica de consulta em um Data Warehouse, na qual os dados são resumidos com generalização cada vez maior (por exemplo, semanal para trimestral para anual).

A

Drill-down

B

Slice-dice

C

Drill-up

D

Roll-down

E

Roll-up

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Q871385

Ano: 2016 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: EBSERH Prova: INSTITUTO AOCP - 2016 - EBSERH - Analista de Tecnologia da Informação - Banco de Dados (Nacional) |

Q871385 Banco de Dados

Em um esquema de Data Warehouse com uma arquitetura “estrela” ou “flocos de neve”, há uma tabela central que é, basicamente, uma coleção de valores-chave de tabelas dimensões. O nome técnico dessa tabela é

A

matriz esparsa.

B

tabela chave.

C

tabela stamp.

D

tabela fato.

E

matriz de confusão.

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Q871384

Ano: 2016 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: EBSERH Prova: INSTITUTO AOCP - 2016 - EBSERH - Analista de Tecnologia da Informação - Banco de Dados (Nacional) |

Q871384 Banco de Dados

Um Data Warehouse pode ser subdividido em pequenas porções para atender um departamento da empresa, por exemplo. Essa subdivisão do Data Warehouse é conhecida como

A

Database.

B

Data Mart.

C

Data Center.

D

Data Mining.

E

Data Store.

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Q793092

Ano: 2016 Banca: VUNESP Órgão: MPE-SP Prova: VUNESP - 2016 - MPE-SP - Analista Técnico Científico - Engenheiro Industrial |

Q793092 Banco de Dados

Observe o esquema a seguir, que representa a estrutura geral e os componentes de uma solução de Business Intelligence – BI (Inteligência Empresarial ou Inteligência de Negócios).

Imagem associada para resolução da questão

Sobre esse esquema, é correto afirmar que

A

a camada “origem de dados” é o ambiente operacional onde se encontram os aplicativos de gestão, com alto grau de interação sistêmica entre eles (os aplicativos), e é onde os consumidores e fornecedores interagem diretamente com os sistemas administrativos.

B

na camada ETL (do inglês Extract Transform Load – Extração, Transformação e Carga), os dados extraídos dos aplicativos de gestão são inseridos diretamente no banco de dados.

C

no centro dessa arquitetura, está o data warehouse (banco de dados), que além de conter dados granulares integrados, é considerado o “coração” de informações da fábrica.

D

na última camada, à direita, está a plataforma de BI, representando um conjunto de ferramentas que apenas disponibiliza dados para consulta e processamento pelo usuário, com alta disponibilidade e grande número de acessos.

E

a estrutura geral e os componentes que compõem uma solução de BI não necessariamente demandam que cada um de seus componentes e o fluxo de informações corporativas sejam delineados de forma lógica. Basta apenas as informações estarem organizadas no data warehouse (banco de dados).

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Q757417

Ano: 2016 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: CASAN-SC Prova: INSTITUTO AOCP - 2016 - CASAN - Analista de Sistemas - Administração Banco de Dados |

Q757417 Banco de Dados

Ao contrário do que muitas empresas pensam, um projeto de data warehouses não necessita ser imenso e exigir um grande investimento financeiro de início. Ele pode começar atendendo um subconjunto da organização. Igualmente, isso vale para empresas de médio porte, que podem se beneficiar dessa tecnologia. Isso só é possível porque, quando se conceitua data warehouse, tem-se também o conceito de

A

Data Mart.

B

Data Center.

C

Data Warehouse Virtual.

D

Banco de Dados em Nuvem.

E

Data Warehouse Empresarial.

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Q757416

Ano: 2016 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: CASAN-SC Prova: INSTITUTO AOCP - 2016 - CASAN - Analista de Sistemas - Administração Banco de Dados |

Q757416 Banco de Dados

A equipe de TI instalou uma nova ferramenta para que os trabalhadores do conhecimento da Casan explorem e analisem com maior facilidade os dados do data warehouse da empresa. Sabendo disso, o termo técnico para se referir a essa nova ferramenta é

A

ERP (Enterprise Resource Planning) – Planejamento de Recursos Empresariais.

B

OLAP (On-line Analytical Processing) – Processamento Analítico On-line.

C

OLTP (On-line Transaction Processing) – Processamento de Transação On-line.

D

SIG (Sistemas de Informações Gerenciais).

E

Data Mining (DM) – Mineração de dados.

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Q744395

Ano: 2016 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2016 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Técnico Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q744395 Banco de Dados

Considere, por hipótese, que o Tribunal Regional do Trabalho da 20^a Região tenha optado pela implementação de um DW (Data Warehouse) que inicia com a extração, transformação e integração dos dados para vários DMs (Data Marts) antes que seja definida uma infraestrutura corporativa para o DW. Esta implementação

A

é conhecida como top down.

B

permite um retorno de investimento apenas em longo prazo, ou seja, um slower pay back

C

tem como objetivo a construção de um sistema OLAP incremental a partir de DMs independentes.

D

não garante padronização dos metadados, podendo criar inconsistências de dados entre os DMs.

E

tem como vantagem a criação de legamarts ou DMs legados que facilitam e agilizam futuras integrações.

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Q701667

Ano: 2016 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de Teresina - PI Prova: FCC - 2016 - Prefeitura de Teresina - PI - Analista Tecnológico - Analista de Suporte Técnico |

Q701667 Banco de Dados

O modelo dimensional utilizado na modelagem de data warehouse tem como característica:

A

Todas as tabelas dimensão de um mesmo modelo devem possuir o mesmo número de atributos.

B

A tabela fato possui pelo menos 4 atributos numéricos, além das chaves estrangeiras.

C

Poder ter quantas tabelas dimensionais, quantas forem necessárias para representar o negócio sob análise.

D

As tabelas dimensão não necessitam ter atributos que sirvam como chave primária.

E

A cardinalidade de relacionamento da tabela fato para as tabelas dimensão é de um para um.

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Q701594

Ano: 2016 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de Teresina - PI Prova: FCC - 2016 - Prefeitura de Teresina - PI - Técnico de Nível Superior - Analista de Sistemas |

Q701594 Banco de Dados

Em um Star Schema de um Data Warehouse – DW, a tabela Dimensão possui característica

A

descritiva dentro do DW. Ela qualifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica quantitativa dentro do DW. A partir dela são extraídas as métricas que são cruzadas com os dados das Dimensões. Dimensões são ligadas entre si e qualquer uma delas se liga diretamente a tabela Fato. Os dados devem ser normalizados.

B

quantitativa dentro do DW. Ela quantifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica descritiva dentro do DW. A partir dela são extraídas as nomenclaturas que são quantificadas com os dados das Dimensões. Dimensões são ligadas entre si. Os dados devem ser desnormalizados.

C

quantitativa dentro do DW. Ela quantifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica descritiva dentro do DW. A partir dela são extraídas as nomenclaturas que são quantificadas com os dados das Dimensões. Dimensões não são ligadas entre si. Os dados devem ser normalizados.

D

quantitativa dentro do DW. Ela quantifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica descritiva dentro do DW. A partir dela são extraídas as nomenclaturas que são quantificadas com os dados das Dimensões. Dimensões são ligadas entre si. Os dados devem ser normalizados.

E

descritiva dentro do DW. Ela qualifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica quantitativa dentro do DW. A partir dela são extraídas as métricas que são cruzadas com os dados das Dimensões. Dimensões são ligadas diretamente a tabela Fato. Outra característica marcante é que os dados são desnormalizados.

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Q678067

Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-PA Prova: CESPE - 2016 - TCE-PA - Auditor de Controle Externo - Área Informática - Analista de Sistema |

Q678067 Banco de Dados

Julgue o item a seguir, em relação a data warehouse e data mining.

Data warehouse é um repositório de dados dinâmico, que sofre alterações frequentes, de modo a permitir que sejam feitas consultas em base de dados constantemente atualizada.

Certo

Errado

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Q663513

Ano: 2016 Banca: FCC Órgão: ELETROBRAS-ELETROSUL Prova: FCC - 2016 - ELETROBRAS-ELETROSUL - Informática |

Q663513 Banco de Dados

Considere a figura abaixo que ilustra um modelo multidimensional na forma de modelo relacional em esquema estrela. Há uma tabela central que armazena as transações que são analisadas e ao seu redor há as tabelas look up, denominadas dimensões.

Imagem associada para resolução da questão

De acordo com o modelo estrela da figura e sua relação com um Data Warehouse, é correto afirmar:

A

Uma das candidatas à chave primária da tabela central, denominada star table, seria uma chave composta pelas chaves primárias de todas as dimensões.

B

A tabela fato armazena os indicadores que serão analisados e as chaves que caracterizam a transação. Cada dimensão registra uma entidade que caracteriza a transação e os seus atributos.

C

As dimensões devem conter todos os atributos associados à sua chave primária. Por causa disso, o modelo multidimensional estrela está na 3ª Forma Normal.

D

O modelo estrela é derivado do modelo snowflake, ou seja, é o resultado da aplicação da 1ª Forma Normal sobre as entidades dimensão.

E

Um Data Waherouse, por permitir a inclusão de dados por digitação, necessita da aplicação de normalização para garantir a unicidade de valores.

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Q644113

Ano: 2016 Banca: FCC Órgão: TRT - 14ª Região (RO e AC) Prova: FCC - 2016 - TRT - 14ª Região (RO e AC) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q644113 Banco de Dados

No Oracle 11g há uma instrução que permite atualizar, inserir ou remover linhas condicionalmente em uma tabela, evitando o uso de várias instruções DML. Esta instrução é especialmente útil nas aplicações em ambientes de Data Warehouse, nas quais é preciso trabalhar com dados provenientes de várias origens. Trata-se da instrução

A

SWITCH.

B

TRUNCATE.

C

MERGE.

D

IFCOMMAND.

E

EXEC.

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Q644073

Ano: 2016 Banca: FCC Órgão: TRT - 14ª Região (RO e AC) Prova: FCC - 2016 - TRT - 14ª Região (RO e AC) - Técnico Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q644073 Banco de Dados

Quando uma empresa utiliza Data Warehouse (DW) é necessário carregá-lo para permitir a análise comercial. Para isso, os dados de um ou mais sistemas devem ser extraídos e copiados para o DW em um processo conhecido como

A

ERP.

B

BI.

C

CRM.

D

ETL.

E

Data Mart.

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Q626267

Ano: 2016 Banca: IESES Órgão: BAHIAGÁS Prova: IESES - 2016 - BAHIAGÁS - Analista de Processos Organizacionais - Tecnologia da Informação - Sistemas |

Q626267 Banco de Dados

Com relação aos sistemas de Data Warehouse, assinale a alternativa correta:

A

Um Data Warehouse deve ser orientado a produto, integrado, volátil e invariável com o tempo.

B

Um Data Warehouse armazena dados históricos usados no processo de tomada de decisão. Este sistema integra os dados corporativos de uma empresa em um único repositório.

C

Dados de um Data Warehouse provém de uma única fonte, não sendo necessária a padronização para uniformizar nomes ou unidades de medida.

D

Um Data Warehouse deve ser orientado a departamento, integrado, volátil e invariável com o tempo.

E

Um Data Warehouse cria uma visão distribuída de um banco de dados centralizado. Este tipo de sistema não permite que usuários finais executem consultas sobre sua base de dados.

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Q623582

Ano: 2016 Banca: IF-SE Órgão: IF-SE Prova: IF-SE - 2016 - IF-SE - Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento |

Q623582 Banco de Dados

Data Warehouse

Em um ambiente de Suporte à Decisão baseado em Data Warehouse, os esquemas de dados são geralmente criados através da técnica de projeto lógico conhecida como modelagem dimensional. Os esquemas produzidos com essa abordagem são genericamente conhecidos como Esquemas em Estrela. Qual das seguintes afirmações não representa uma característica de um Esquema em Estrela?

A

Procura balancear desempenho e volume de informações.

B

Possui uma tabela dominante conhecida como tabela de dimensão.

C

As tabelas que representam dimensões armazenam histórico de informações

D

As tabelas de fatos podem apresentar fatos aditivos e semi-aditivos.

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Q621641

Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE - 2016 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q621641 Banco de Dados

A respeito de sistemas de suporte a decisão, assinale a opção correta.

A

As ferramentas de ETL têm como objetivo efetuar extração, transformação e carga de dados vindos de uma base transacional para um data warehouse (DW). No processo de extração, que é o mais demorado dos três, ocorre a limpeza dos dados, a fim de garantir a qualidade do que será posteriormente carregado na base do DW.

B

Os operadores de navegação drill-down (navegam entre as hierarquias diminuindo o nível do detalhe, por exemplo: município > estado) e roll-up (navegam entre as hierarquias aumentando o nível do detalhe, por exemplo: estado > município) são considerados básicos e estão implementados em todas as ferramentas de OLAP.

C

As bases de dados criadas para atender ao data warehouse (DW) são do modelo relacional (E/R), em que as tabelas representam dados e relacionamentos e são altamente normalizadas.

D

Nos processos de análise de inferência, representados pelo data mining, ocorrem buscas de informação com base em algoritmos que objetivam o reconhecimento de padrões escondidos nos dados e não revelados por outras abordagens.

E

Em uma arquitetura de data warehouse (DW), os dados são coletados das fontes operacionais na fase de extração, trabalhados na fase de transformação (ou staging) e carregados no DW na fase de carga. Quando necessário, um banco de dados temporário, preparatório para a carga no DW, poderá ser criado na fase de extração, com características relacionais.

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Q617693

Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: FUNPRESP-EXE Prova: CESPE - 2016 - FUNPRESP-EXE - Especialista - Tecnologia da Informação |

Q617693 Banco de Dados

Com relação à forma como os dados são armazenados e manipulados no desenvolvimento de aplicações, julgue o item a seguir.

Aplicações de data warehouse que usem um esquema floco de neve tendem a ter pior desempenho nas consultas do que as aplicações que usem o esquema estrela.

Certo

Errado

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Q617469

Ano: 2016 Banca: FCC Órgão: TRT - 23ª REGIÃO (MT) Prova: FCC - 2016 - TRT - 23ª REGIÃO (MT) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q617469 Banco de Dados

Na abordagem Star Schema, usada para modelar data warehouses, os fatos são representados na tabela de fatos, que normalmente

A

é única em um diagrama e ocupa a posição central.

B

está ligada com cardinalidade n:m às tabelas de dimensão.

C

está ligada às tabelas de dimensão, que se relacionam entre si com cardinalidade 1:n.

D

tem chave primária formada independente das chaves estrangeiras das tabelas de dimensão.

E

está ligada a outras tabelas de fatos em um layout em forma de estrela.

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Q2133986

Ano: 2015 Banca: VUNESP Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: VUNESP - 2015 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional (Tecnologia da Informação e Comunicação) |

Q2133986 Banco de Dados

Assinale a alternativa verdadeira sobre a modelagem multidimensional utilizada no projeto de data warehouse.

A

O relacionamento entre cada tabela dimensão e a tabela fato é do tipo um para um.

B

O relacionamento entre cada tabela dimensão e a tabela fato é do tipo muitos para muitos.

C

O relacionamento entre cada tabela dimensão e a tabela fato é do tipo um para muitos.

D

A chave primária da tabela fato de um modelo multidimensional com 5 tabelas dimensão é do tipo simples.

E

Há um número máximo teórico de 10 tabelas dimensão em um modelo multidimensional.

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

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