Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 25

Q543335

Ano: 2015 Banca: FUNCAB Órgão: Sinesp Prova: FUNCAB - 2015 - Sinesp - Gerente de Projetos em Tecnologia da Informação |

Q543335 Banco de Dados

O data warehouse é um componente significativo do business intelligence. De acordo com Immon, uma coleção de assuntos organizados para suporte à decisão, com base nas necessidades de um determinado departamento, é conhecido como data:

A

mart.

B

slice.

C

group.

D

search.

E

text.

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Q535663

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: TRT - 3ª Região (MG) Prova: FCC - 2015 - TRT - 3ª Região (MG) - Técnico Judiciário - Área Tecnologia da Informação |

Q535663 Banco de Dados

Um técnico de TI precisa utilizar um subconjunto de dados de um Data Warehouse direcionado à área administrativa de um Tribunal. Esses dados serão armazenados em um banco de dado modelado multidimensionalmente, que será criado capturando-se dados diretamente de sistemas transacionais, buscando as informações relevantes para os processos de negócio da área administrativa. Esse banco de dados será um

A

OLAP.

B

MOLAP.

C

Data Mining.

D

Big Data

E

Data Mart..

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Q529574

Ano: 2015 Banca: COSEAC Órgão: UFF Prova: COSEAC - 2015 - UFF - Analista de Tecnologia da Informação |

Q529574 Banco de Dados

A capacidade de os dados não permanecerem atualizados nos datawarehouses indica uma característica conhecida como:

A

atomicidade.

B

volatilidade.

C

consistência.

D

integração.

E

organização.

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Q529573

Ano: 2015 Banca: COSEAC Órgão: UFF Prova: COSEAC - 2015 - UFF - Analista de Tecnologia da Informação |

Q529573 Banco de Dados

Os datawarehouses possuem falhas relacionadas ao projeto, à implementação e à operação. É uma falha relacionada à operação:

A

falta de integração.

B

arquitetura inapropriada.

C

expectativas irreais.

D

pouco treinamento de usuário.

E

políticas corporativas desatualizadas.

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Q525497

Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DEPEN Prova: CESPE - 2015 - DEPEN - Agente Penitenciário Federal - Área 7 |

Q525497 Banco de Dados

Acerca de datawarehouse e datamining, julgue o item subsequente.

O datawarehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, que, por sua vez, permitem a realização de uma melhor análise de eventos futuros.

Certo

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Q525496

Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DEPEN Prova: CESPE - 2015 - DEPEN - Agente Penitenciário Federal - Área 7 |

Q525496 Banco de Dados

Acerca de datawarehouse e datamining, julgue o item subsequente.

Datamart é a denominação atribuída a um sistema de dataware que atende a áreas específicas de negócios de organizações e que representa um subconjunto lógico do datawarehouse.

Certo

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Q514752

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: TCM-GO Prova: FCC - 2015 - TCM-GO - Auditor de Controle Externo - Informática |

Q514752 Banco de Dados

O Serpro relatou assim uma parceria com o Tribunal de Contas da União - TCU:

“O funcionamento do Síntese, simplificadamente, se dará da seguinte forma: serão realizadas extrações de dados dos sistemas de informações mantidos por diversos órgãos públicos; esses dados sofrerão transformações para compatibilizar codificações e formatos, realizar classificações, agrupar registros e agregar valores; as informações modificadas alimentarão o repositório de dados modelado especificamente para consultas analíticas. O acesso ao repositório será realizado pelo usuário final por meio de ferramentas que possuem uma interface amigável para elaborar consultas ou relatórios. A apresentação das consultas pode ser em forma de matriz, gráfico, documento de editor de texto ou planilha eletrônica.”

O repositório de dados e as ferramentas, em destaque no texto, referem-se, respectivamente, a

A

SQL Server Reporting Service e Data Mining.

B

Data Warehouse e OLAP.

C

SQL Server Reporting Service e Business Intelligence.

D

Data Warehouse e SQL Server Reporting Service.

E

ERP e SQL Server Reporting Service.

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Q510232

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: TRE-RR Prova: FCC - 2015 - TRE-RR - Analista Judiciário - Análise de Sistemas |

Q510232 Banco de Dados

Os dados de sistemas OLAP se baseiam nas informações contidas nos diversos softwares utilizados pela empresa (ERPs, planilhas, arquivos texto, arquivos XML etc.). Estes sistemas possuem uma camada onde estão os dados originais e outra camada onde estão os dados tratados (um gigantesco repositório de dados sobre assuntos diversos preparados para serem consultados por um sistema OLAP), que chamamos de

A

Data Mining.

B

Online Transactional Database.

C

Data Mart.

D

Datawarehouse.

E

Big Data.

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Q500534

Ano: 2015 Banca: VUNESP Órgão: TCE-SP Prova: VUNESP - 2015 - TCE-SP - Agente da Fiscalização Financeira - Sistemas, Gestão de Projetos e Governança de TI |

Q500534 Banco de Dados

Uma das formas de modelagem utilizada no desenvolvimento de data warehouses é a modelagem multidimensional. Nesse tipo de modelagem,

A

sempre há diversas tabelas fato representadas e apenas uma tabela dimensão.

B

não há utilização de atributos com a função de chave primária nas tabelas fato e dimensão.

C

as medições numéricas que representam o desempenho do negócio modelado são armazenadas na tabela fato.

D

o relacionamento estabelecido entre as tabelas fato e dimensão é de um para um.

E

as tabelas dimensão não admitem o uso de atributos do tipo numérico

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Q496287

Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CGE-PI Prova: CESPE - 2015 - CGE-PI - Auditor Governamental - Tecnologia da Informação |

Q496287 Banco de Dados

Acerca de data warehouse, julgue o item a seguir.

A junção em estrela, que pode ser utilizada em acessos a tabelas de dimensões e posteriormente à tabela de fatos de um data warehouse, é uma estratégia específica de implementação de junção que se difere das estratégias normais pelo fato de começar deliberadamente pelo cálculo do produto cartesiano.

Certo

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Q486738

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: CNMP Prova: FCC - 2015 - CNMP - Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas |

Q486738 Banco de Dados

Considere que a equipe de Analistas de Desenvolvimento de Sistemas do CNMP está projetando a arquitetura para o Data Warehouse (DW) da instituição, conforme mostra a figura abaixo:

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

É correto afirmar que esta arquitetura

A

é bottom-up. Garante a existência de um único conjunto de aplicações para ETL, ou seja, extração, limpeza e integração dos dados, embora os processos de manutenção e monitoração fiquem descentralizados.

B

é bottom-up, pois primeiro a equipe cria um DW e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o DW em áreas menores gerando pequenos bancos orientados por assuntos aos departamentos.

C

é bottom-up. Permite um rápido desenvolvimento, pois a construção dos Data Marts é altamente direcionada. Normalmente um Data Mart pode ser colocado em produção em um período de 2 a 3 meses.

D

é top-down. A partir do DW são extraídos os dados e metadados para os Data Marts. Nos Data Marts as informações estão em maior nível de sumarização e, normalmente, não apresentam o nível histórico encontrado no DW.

E

é top-down, pois possui um retorno de investimento muito rápido ou um faster pay back. O propósito desta arquitetura é a construção de um DW incremental a partir de Data Marts independentes.

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Q486737

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: CNMP Prova: FCC - 2015 - CNMP - Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas |

Q486737 Banco de Dados

Em relação ao Data Warehouse (DW) e conceitos associados, é correto afirmar:

A

Ao contrário do que ocorre com as bases operacionais, o DW, por conter dados históricos, demanda alta taxa de atualização. Desse modo, deve ser atualizado a cada 4, ou no máximo, 24 horas. Além disso, sofre muitas modificações, embora de forma controlada.

B

Ferramentas OLAP podem operar sobre bases de dados armazenadas em SGBDs orientados a objetos. Esta forma de armazenamento é conhecida como OOLAP ou Object OLAP. Também podem operar em bases relacionais, conhecidas como ROLAP ou Relational OLAP, que não são multidimensionais.

C

Os maxicubos apresentam a característica de possuir armazenamento e indexação em estruturas de dados que otimizam atualizações ao invés de consultas. Quando o modelo multidimensional é processado, nova base é gerada, contendo somente as agregações, em formato próprio, utilizando-se de estruturas apropriadas para pesquisas.

D

Uma das formas de apresentação de um banco de dados multidimensional é através do Modelo SnowStar ou Estrela de Neve. É um modelo simples e eficiente, caracterizado por possuir uma única tabela de fatos e chaves simples nas tabelas de dimensões. Cada dimensão é representada por uma única tabela.

E

Com relação à granularidade, as bases de dados operacionais trabalham com o maior nível de detalhe possível, ou seja, maior granularidade. Já no DW pode haver diversos graus de agregação e resumo dos dados. A correta determinação da granularidade exerce papel fundamental no planejamento de capacidade e desempenho do DW.

Q1018465

Ano: 2014 Banca: FCC Órgão: TCE-RS Prova: FCC - 2014 - TCE-RS - Auditor Público Externo - Técnico em Processamento de Dados - Conhecimentos Específicos |

Q1018465 Banco de Dados

A granularidade de dados é uma questão crítica no projeto de um Data Warehouse (DW), pois afeta o volume de dados que reside no DW e, ao mesmo tempo, afeta o tipo de consulta que pode ser atendida. Considere:

I. Quanto mais detalhe existir, mais baixo será o nível de granularidade. Quanto menos detalhe existir, mais alto será o nível de granularidade.

II. Quando há um nível de granularidade muito alto, o espaço em disco e o número de índices necessários se tornam bem menores, mas há uma correspondente diminuição da possibilidade de utilização dos dados para atender a consultas detalhadas.

É correto afirmar que a afirmativa I

A

e a afirmativa II estão corretas e coerentes em relação ao nível de granularidade, espaço em disco e tipos de consultas em um DW.

B

está correta. A afirmativa II está incorreta, pois apresenta incoerência em relação ao nível de granularidade, espaço em disco e tipos de consultas em um DW.

C

e a afirmativa II estão incorretas. Ambas apresentam incoerência em relação ao nível de granularidade, espaço em disco e tipos de consultas em um DW.

D

está incorreta. A afirmativa II está correta, pois é coerente em relação ao nível de granularidade, espaço em disco e tipos de consultas em um DW.

E

é equivalente a: quanto menos detalhes há nos dados, menor é a granularidade, consequentemente, quanto mais detalhes existem, maior é a granularidade.

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Q876946

Ano: 2014 Banca: FAURGS Órgão: TJ-RS Prova: FAURGS - 2014 - TJ-RS - Analista de Sistema |

Q876946 Banco de Dados

Os Data Warehouses existem para facilitar consultas complexas, intensivas em termos de dados, e ad-hoc frequentes. Uma funcionalidade de consulta pré-programada, na qual os dados são resumidos com generalização crescente (semanal para trimestral e, então, para anual), é denominada

A

pivô.

B

drill-down.

C

roll-up.

D

slice and dice.

E

classificação.

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Q745394

Ano: 2014 Banca: CETRO Órgão: AEB Prova: CETRO - 2014 - AEB - Tecnologista - Desenvolvimento Técnológico - Pleno 1 |

Q745394 Banco de Dados

Os data warehouses são ferramentas importantes para a criação de sistemas de Business Intelligence. Essas ferramentas possuem operadores que permitem a obtenção de informações relevantes para as tomadas de decisão de negócios. São os Operadores Dimensionais. Por exemplo, na dimensão “Localização”, poderia se ter uma hierarquia da seguinte maneira: PAÍS > ESTADO > CIDADE > BAIRRO. Neste exemplo, pode-se, então, depois de obter as informações de vendas relacionadas ao País, obter informações relacionadas às vendas por Cidade. É correto afirmar que esse exemplo representa a utilização do seguinte Operador Dimensional

A

Operador Slice

B

Operador Drill-Across.

C

Operador Drill-Up.

D

Operador Drill-Down.

E

Operador Dice.

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Q736514

Ano: 2014 Banca: COPESE - UFPI Órgão: UFPI Prova: COPESE - UFPI - 2014 - UFPI - Administrador |

Q736514 Banco de Dados

Analise as afirmações abaixo: I. O data warehouse é um banco de dados que registra dados correntes e históricos que podem ser de interesse para os tomadores de decisão da empresa, consolidando e padronizando as informações enviadas por toda a empresa; II. O processamento analítico on-line (OLAP) permite uma análise multidimensional de dados, ou seja, os usuários podem ter diferentes ângulos de visão dos mesmos dados; III. A Web está sendo muito utilizada pelas empresas para disponibilizar algumas informações do seu banco de dados interno a clientes e parceiros. Através do site da empresa, os clientes podem acessar o catálogo de produtos ou fazer um pedido e, a empresa, por sua vez, pode usar a Web para verificar a disponibilidade daquele produto no estoque de seu fornecedor; IV. Toda empresa necessita de uma política de informação que irá estabelecer as regras sobre como os dados serão compartilhados, disseminados, adquiridos, padronizados, classificados e inventariados; V. O data cleasing consiste em atividades para a descoberta de dados corporativos ocultos em grandes bancos de dados que não podem ser obtidos através do OLAP. Marque a opção que apresenta a quantidade de itens com afirmações VERDADEIRAS sobre o banco de dados:

A

5

B

4

C

3

D

2

E

1

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Q481273

Ano: 2014 Banca: FCC Órgão: TJ-AP Prova: FCC - 2014 - TJ-AP - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Tecnologia da Informação - Banco de Dados- DBA |

Q481273 Banco de Dados

Os sistemas de Data Warehouse utilizam-se de um modelo de dados diferente dos bancos de dados tradicionais, que proporciona ganhos de desempenho nas consultas. Esse modelo é conhecido como modelagem

A

dinâmica.

B

dimensional.

C

fixa.

D

online.

E

transacional.

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Q473130

Ano: 2014 Banca: FCC Órgão: TCE-GO Prova: FCC - 2014 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q473130 Banco de Dados

As ferramentas OLAP permitem efetuar a exploração dos dados de um Data Warehouse (DW). Em relação a este tema, é correto afirmar:

A

A análise multidimensional representa os dados como tabelas, de forma semelhante aos bancos de dados relacionais.

B

Combinando as dimensões, o usuário tem uma visão dos dados de um DW, podendo efetuar operações básicas como slice and dice, drill down e roll up.

C

O resultado das operações OLAP não permite a descoberta de tendências e cenários; isso é conseguido com sistemas ERP, capazes de transformar dados do DW em informações estratégicas.

D

As operações slice and dice realizam a alteração nos dados do DW modificando o nível de granularidade da consulta.

E

Para navegar nas dimensões do DW são utilizadas as operações drill, que não afetam o nível de granularidade da consulta.

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Q464076

Ano: 2014 Banca: FCC Órgão: Câmara Municipal de São Paulo - SP Prova: FCC - 2014 - Câmara Municipal de São Paulo - SP - Consultor Técnico Legislativo - Informática |

Q464076 Banco de Dados

A proposta de um DW - Data Warehouse é sustentar a tomada de decisões com dados e informações. A Data Mining pode ser usada em conjunto com o DW e as ferramentas OLAP para dar suporte às decisões gerenciais. Considerando estas tecnologias e ferramentas de apoio à decisão, é correto afirmar:

A

Um DW é um conjunto de múltiplos bancos de dados com os dados integrados em um modelo multidimensional. Da mesma forma que os bancos de dados transacionais, os DWs dão apoio a análises de série temporal e de tendências, as quais requerem mais dados atuais do que históricos.

B

Os modelos multidimensionais tiram proveito de relações inerentes aos dados para gerar dados em matrizes multidimensionais denominadas cubos de dados ou hipercubos. No entanto, o desempenho de consultas em matrizes multidimensionais geralmente é pior do que no modelo de dados relacional. Três exemplos de dimensões em DW corporativo poderiam ser os períodos fiscais da empresa, os produtos e as regiões.

C

As ferramentas OLAP oferecem funcionalidades pré-programadas como ROLAP (dados são resumidos com generalização crescente, como semanal para trimestral e deste para anual) e MOLAP (níveis crescentes de detalhes são revelados).

D

O resultado da mineração de dados pode descobrir novas informações apenas através do uso de dois métodos: regras de associação (se um cliente compra um computador, ele também pode comprar uma impressora) e padrões sequenciais (um cliente que compra uma câmera e depois compra um material fotográfico, deverá comprar outro acessório associado).

E

Comparados com os BDs transacionais, os DWs são não-voláteis. Um DW não provoca preocupações do tipo deadlock ou atualizações de registro a registro. Os dados vêm de um ambiente operacional e, depois de carregados no DW, podem ser consultados sem necessidade de nenhum tipo de bloqueio por concorrência de usuários no seu acesso.

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Q463033

Ano: 2014 Banca: VUNESP Órgão: TJ-PA Prova: VUNESP - 2014 - TJ-PA - Analista Judiciário - Análise de Sistema - Desenvolvimento |

Q463033 Banco de Dados

Considerando o processo de extração, transformação e carga utilizado na montagem de um data warehouse, é correto afirmar que

A

a carga de dados corresponde à transferência de dados do ambiente de data warehouse para o ambiente de produção.

B

um exemplo de uma transformação de dados consiste na conversão de diversas unidades de medida para uma única unidade (por exemplo, cm, mm e m para cm)

C

a fase de extração de dados considera apenas os dados existentes no ambiente operacional há pelo menos um mês

D

a transformação de dados se restringe a inserir marcas de tempo em cada registro extraído do ambiente operacional.

E

a carga de dados do ambiente de produção para o data warehouse só pode ser feita uma vez por semana.

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

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