Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 3

Q3842878

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

Q3842878 Banco de Dados

Os datawarehouses possuem uma série de características diferenciadoras em relação aos bancos de dados relacionais. Com relação a essas características, analise as assertivas e identifique as corretas:
I.Visão conceitual multidimensional e dimensionalidade genérica.
II.Dimensões e níveis de agregações limitadas.
III.Processamento OLTP e tratamento dinâmico de matrizes esparsas.
É CORRETO o que se afirma em:

A

I e III, apenas.

B

I, apenas.

C

II e III, apenas.

D

II, apenas.

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Q3841867

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

Q3841867 Banco de Dados

Atualmente, as empresas têm executado um processo administrativo, denominado gestão de dados, que consiste em recolher, organizar, proteger e usar informações, com o objetivo de utilizar os dados para melhorar a eficiência, a produtividade e a tomada de decisões. Nesse contexto, um termo, que tem por significado a mineração de dados, consiste no uso de processos para explorar grandes quantidades de dados digitais à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, visando descobrir relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. Paralelamente, outro termo, traduzido como armazém de dados, é, basicamente, um depósito de dados digitais para armazenar informações corporativas detalhadas.
Esses dois termos são conhecidos, respectivamente, como:

A

Data Mining e Data Warehouse.

B

Data Mart e Data Mining.

C

Data Warehouse e Data Repository.

D

Data Repository e Data Mart.

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Q3822744

Ano: 2025 Banca: SELECON Órgão: Prefeitura de Cuiabá - MT Prova: SELECON - 2025 - Prefeitura de Cuiabá - MT - Técnico de Nível Superior - Ciência da Computação |

Q3822744 Banco de Dados

Em computação, um tipo de sistema de gerenciamento de dados é projetado para ativar e fornecer suporte às atividades de Business Intelligence (BI), especialmente a análise avançada, visando a realizar consultas e análises, geralmente contendo grandes quantidades de dados históricos. Esses dados geralmente são derivados de uma ampla variedade de fontes, como arquivos de log de aplicativos e aplicativos de transações. Resumindo, é um recurso que centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes, possibilitando que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões. Com o tempo, cria-se um registro histórico, que pode ser inestimável para cientistas de dados e analistas de negócios. Devido a esses recursos, pode ser considerado como a “única fonte confiável” de uma organização. Esse tipo de gerenciamento de dados é conhecido como Data:

A

Smart

B

Mining

C

Business

D

Warehouse

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Q3789256

Ano: 2025 Banca: IBADE Órgão: SES-MG Prova: IBADE - 2025 - SES-MG - Especialista em Políticas e Gestão da Saúde D01 (Área de TI) |

Q3789256 Banco de Dados

Leia o excerto abaixo:
Em um projeto de Data Warehouse, a granularidade determina o nível de especificação armazenado na tabela fato. Quanto menor a granularidade, maior a quantidade de registros e maior a necessidade de armazenamento. Assim, uma definição comum afirma que a granularidade está diretamente relacionada ao grau de ___________________ dos dados.
Preencha a lacuna acima e assinale a alternativa correta.

A

sumarização

B

detalhe

C

duplicação

D

replicação

E

atomicidade

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Q3781114

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CGE-SP Prova: FGV - 2025 - CGE-SP - Auditor Estadual de Controle - Tecnologia da Informação - tarde |

Q3781114 Banco de Dados

A Controladoria possui vários pipelines críticos que transportam dados de regulamentação fiscal. Uma mudança no schema da tabela de origem exigiu alterações no código SQL de transformação e nos metadados associados. A prática de DataOps exige que todas as alterações sejam rastreáveis e que seja possível reverter o pipeline para uma versão anterior de forma atômica.
No contexto do DataOps, assinale a opção que apresenta a combinação de práticas e ferramentas que garante a rastreabilidade de

I. código de transformação (SQL/ETL);
II. alterações no schema do DW; e
III. rollback, coordenação automatizada, em caso de falha de deployment.

A

Utilização de GIT para versionar o código do pipeline; aplicação de ferramentas de Versionamento de Banco de Dados para o schema; e orquestração CI/CD com estratégias de rollback automático.

B

Adoção de um Catálogo de Metadados para registrar o código de transformação; uso do Modelo Star Schema para o versionamento do schema; e restore do ambiente de Data Warehouse em caso de falha.

C

Implementação do Data Fabric e da técnica de Virtualização de Dados para evitar alterações no código de transformação; registro manual do schema no Glossário; e delegação da reversão ao Data Protection Officer.

D

Uso de Kubernetes para orquestrar os containers do pipeline; dependência do Modelo Entity-Relationship para rastrear o schema do DW; e execução de Subconsultas Correlacionadas para validar a transformação dos dados.

E

Aplicação de Self-Service Analytics para validar o código de transformação; utilização de TDD para o versionamento de schema do DW; e dependência de Triggers do SGBD para gerenciar a reversão atômica do deployment.

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Q3781107

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CGE-SP Prova: FGV - 2025 - CGE-SP - Auditor Estadual de Controle - Tecnologia da Informação - tarde |

Q3781107 Banco de Dados

Na modelagem de um Data Warehouse para análise de vendas, o arquiteto optou pela modelagem dimensional. A tabela central contém métricas (fato) e é conectada a diversas tabelas de dimensão (tempo, produto, cliente).
Assinale a opção que indica a principal técnica de modelagem dimensional utilizada, em que a tabela central armazena as métricas (o fato), e a desnormalização das tabelas de contexto (dimensões) é intencional para otimizar o desempenho das consultas OLAP.

A

Modelo Entidade-Relacionamento (ER).

B

Modelo de Banco de Dados Hierárquico.

C

Modelo de Rede (Network Model).

D

Modelo Star Schema (Esquema Estrela).

E

Modelo Data Fabric.

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Q3775902

Ano: 2025 Banca: FEPESE Órgão: Prefeitura de Joaçaba - SC Prova: FEPESE - 2025 - Prefeitura de Joaçaba - SC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3775902 Banco de Dados

Em modelagem de dados, no esquema estrela de modelos voltados à análise de dados, a cardinalidade esperada entre dimensões e fatos é:

A

1:1

B

1:N

C

N:N

D

*:N

E

N:*

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Q3765800

Ano: 2025 Banca: IBADE Órgão: Prefeitura de Castelo - ES Prova: IBADE - 2025 - Prefeitura de Castelo - ES - Analista de Sistemas |

Q3765800 Banco de Dados

Data Warehouse apoia análise histórica e decisão executiva. Sobre modelagem dimensional, processos ETL e mudanças em dimensões, analise as afirmativas.

I. Esquema em estrela organiza fatos centrais e dimensões desnormalizadas, favorecendo agregações e varreduras.
II. Slowly Changing Dimension tipo 2 preserva histórico por linhas adicionais com controle de vigência.
III. Carga incremental por ETL registra apenas diferenças, reduzindo janelas e riscos na integração.
IV. Grão do fato precisa de definição explícita, orientando granularidade de medidas e chaves.
V. Dimensão tipo 1 substitui valores históricos por colunas de auditoria e data de validade.

Estão corretas as afirmativas:

A

I, II e III, apenas.

B

I, III e IV, apenas.

C

II e V, apenas.

D

III e IV, apenas.

E

I, II, III e IV, apenas.

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Q3755422

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CPRM Prova: FGV - 2025 - CPRM - Analista em Geociências - Análise e Desenvolvimento de Sistemas |

Q3755422 Banco de Dados

Os data warehouses, componentes essenciais da arquitetura de Business Intelligence (BI), utilizam a modelagem multidimensional para organizar os dados em diferentes esquemas. Quando várias tabelas fato compartilham dimensões, esse tipo de modelagem é denominado esquema

A

drill across.

B

estrela.

C

floco de neve

D

galáxia.

E

top down.

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Q3755416

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CPRM Prova: FGV - 2025 - CPRM - Analista em Geociências - Análise e Desenvolvimento de Sistemas |

Q3755416 Banco de Dados

Bases de dados conhecidas como data warehouses (armazéns de dados) apresentam características específicas que as distinguem dos sistemas transacionais ou operacionais.
Assinale a opção que não representa uma característica típica de um data warehouse

A

Compatibilidade com OLTP.

B

Integração.

C

Orientação por assunto.

D

Persistência.

E

Variação temporal.

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Q3706676

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: SEDUC-SP Prova: FGV - 2025 - SEDUC-SP - Eixo IV - Tec da Informação (Cursos de Ciência de Dados e Desenvolvimento de Sistemas) |

Q3706676 Banco de Dados

O BI (Business Intelligence) ou Inteligência de Negócios possui, como um de seus pilares, o processo de ETL (Extraction, Transformation and Load). O fluxo ETL é o ferramental primordial para

A

criar dashboards interativos diretamente no front-end por meio das interações dos usuários.

B

armazenar logs de aplicação, segurança, acesso, erros e auditoria em arquivos texto crus.

C

mover, padronizar e integrar dados de múltiplas fontes antes de carregá-los em um repositório analítico.

D

aplicar técnicas de machine learning em tempo real sobre streams de eventos off-line locais.

E

comprimir e descomprimir arquivos de backup para economizar e otimizar espaço de alocação em diferentes unidades de disco.

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Q3705851

Ano: 2025 Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos) Órgão: UFSJ Prova: FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2025 - UFSJ - Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas - PROVA LEDOR |

Q3705851 Banco de Dados

Em relação ao projeto e uso desse Data Warehouse, assinale com V as afirmativas verdadeiras e com F as falsas.

( ) A separação em tabelas de fatos e dimensões (modelo estrela) é uma prática comum para otimizar consultas analíticas, pois simplifica as junções de tabelas.

( ) A tabela FATO_VENDAS armazena métricas numéricas e chaves estrangeiras que fazem referência às chaves primárias das tabelas de dimensão.

( ) A atualização dos dados no Data Warehouse ocorre em tempo real, já que ele é projetado para ser a fonte primária de dados para as operações do dia a dia da empresa.

Assinale a sequência correta.

A

V F V

B

F V F

C

F F V

D

V V F

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Q3701240

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MS Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TCE-MS - Auditor de Controle Externo - Área: Tecnologia da Informação |

Q3701240 Banco de Dados

Na modelagem dimensional, é objetivo da operação de fragmentação

A

rotacionar o cubo OLAP ao longo de uma de suas dimensões.

B

criar um subcubo menor a partir de um cubo OLAP.

C

resumir os dados para atributos específicos.

D

criar uma exibição bidimensional do cubo OLAP.

E

aprofundar na hierarquia de conceitos e extrair os detalhes necessários.

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Q3695636

Ano: 2025 Banca: SELECON Órgão: Prefeitura de Lucas do Rio Verde - MT Prova: SELECON - 2025 - Prefeitura de Lucas do Rio Verde - MT - Auditor Fiscal do Município |

Q3695636 Banco de Dados

Uma empresa de manipulação de dados está em um projeto de um modelo de dados dimensional. No momento, ela se encontra na etapa de definição do nível de granularidade dos fatos a serem armazenados. Nessa etapa, isso significa que se está:

A

iniciando a etapa de identificação do processo de negócios, que se deseja modelar e rastrear

B

identificando os fatos ou atributos textuais e as dimensões, que são medidas numéricas que se enquadram nos fatos

C

definindo o "quem", "o quê" e o "onde" dos eventos e dos processos de negócios específicos, que possam ser mensuráveis ou dimensionáveis

D

definindo o nível de detalhe de cada linha na tabela de fatos, especificando a qual evento ou unidade de negócio uma medição se refere

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Q3692670

Ano: 2025 Banca: FUNCERN Órgão: IF-PE Prova: FUNCERN - 2025 - IF-PE - Técnólogo - Formação Gestão de Tecnologia da Informação |

Q3692670 Banco de Dados

A planilha a seguir foi resultado da exportação dos dados de um Sistema de Informação:

Imagem associada para resolução da questão

Deseja-se transformar essa planilha de acordo com as boas práticas da Modelagem Dimensional, técnica voltada para construção de sistemas de Business Intelligence, com o objetivo de criar uma tabela de fatos sobre a venda de produtos, além de uma ou mais tabelas de dimensões, conforme seja necessário. O resultado dessa transformação deve criar

A

uma tabela de dimensão para clientes e uma outra tabela de dimensão para produtos, mantendo, na tabela de fatos, as chaves estrangeiras para essas tabelas de dimensão e as medidas quantidade_itens e total_venda.

B

uma tabela de dimensão para clientes, mantendo, na tabela de fatos, a chave estrangeira para essa tabela de dimensão e as medidas produto, quantidade_itens e total_venda.

C

tabelas de dimensão para quantidade_itens e total_venda, mantendo, na tabela de fatos, as medidas cliente e produto, além das chaves estrangeiras para as tabelas de dimensão.

D

uma tabela de dimensão para clientes e uma outra tabela de dimensão para quantidade_itens, mantendo, na tabela de fatos, as chaves estrangeiras para essas tabelas e as medidas produto e total_venda.

E

uma tabela igual à que se vê na planilha, sendo desnecessária a criação de tabelas de dimensão ou chaves estrangeiras, cujas medidas já estão contidas na tabela.

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Q3658564

Ano: 2025 Banca: NUCEPE Órgão: SEDUC-PI Prova: NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Desenvolvimento de Sistemas |

Q3658564 Banco de Dados

Um Data Warehouse (DW) é um sistema de armazenamento de dados projetado especificamente para análise e relatórios, e nÃo para processamento transacional diário. Ele consolida dados de múltiplas fontes operacionais em um único local centralizado, criando uma visão unificada e histérica da organização. Um dos elementos mais importantes de um DW é o Processo ETL (Extract, Transform, Load).
Em relação ao Processo ETL no contexto de DW, avalie as seguintes afirmações:
I. O tratamento de valores nulos, a padronização de campos e a detecção de dados duplicados são atividades típicas da fase de Extract (Extração).
II. Em um processo de ETL, os dados são geralmente carregados no Data Warehouse em tempo real para garantir a máxima atualidade das informações.
III. A fase de Load (Carregar) é responsável por inserir os dados na base de dados do DW. IV. O processo ETL envolve extrair dados de diversas origens, transforma-los para atender as necessidades da análise e, finalmente, carregá-los no destino.

Assinale a alternativa que apresenta APENAS as afirmações corretas.

A

I e II.

B

II e III.

C

III e IV.

D

I e III.

E

II e IV.

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Q3641014

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SEFAZ-SE - Auditor Fiscal Tributário - Geral |

Q3641014 Banco de Dados

Acerca do conceito e da aplicação da modelagem dimensional, assinale a opção correta.

A

O objetivo da modelagem dimensional é substituir o uso de chaves primárias e estrangeiras, de modo que apenas identificadores textuais sejam utilizados para relacionar tabelas.

B

A modelagem dimensional é um método de organização de dados em tabelas normalizadas utilizado para se evitarem redundâncias e minimizar a duplicidade de registros, sendo mais adequado para sistemas transacionais (OLTP).

C

Na modelagem dimensional, cada dimensão deve ser armazenada em formato de documento JSON para maior flexibilidade no esquema.

D

A modelagem dimensional organiza os dados em estruturas multidimensionais, geralmente compostas por tabelas-fato e tabelas-dimensão, otimizando consultas analíticas e sumarizações históricas.

E

A modelagem dimensional elimina a necessidade de índices no banco de dados, pois o desempenho de consulta é garantido pela estrutura de tabelas-estrela.

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Q3641007

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SEFAZ-SE - Auditor Fiscal Tributário - Geral |

Q3641007 Banco de Dados

No que diz respeito aos desafios e às técnicas de integração de dados, assinale a opção correta.

A

Em ambientes com dados semiestruturados e não estruturados, a integração de dados limita-se à replicação dos dados originais, a fim de se evitarem perdas de informação.

B

A integração de dados pode ser realizada sem políticas de qualidade e validação, pois qualquer inconsistência é detectada e corrigida automaticamente pelos sistemas de origem.

C

O uso de middleware para integração de dados elimina a necessidade de mapeamento entre os esquemas heterogêneos dos diferentes sistemas.

D

A utilização de um modelo unificado de dados e de um dicionário de dados corporativo é essencial para a resolução de conflitos semânticos e a garantia da governança da integração.

E

A técnica de extração, transformação e carga (ETL) tradicional é insuficiente para integrar dados em tempo real, sendo necessária a adoção de processos ELT (extract, load, transform) em todos os casos.

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Q3585024

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-PA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TJ-PA - Analista Judiciário - Especialidade: Análise de Suporte |

Q3585024 Banco de Dados

Julgue o item a seguir, que versam acerca da administração do SGBD Oracle, da modelagem de dados multidimensional e do conceito de data lake.

Na modelagem multidimensional, a tabela fato contém os dados de medição quantitativa, está no centro do esquema estrela e tem relação direta com as tabelas dimensão.

Certo

Errado

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Q3573628

Ano: 2025 Banca: COSEAC Órgão: UFF Prova: COSEAC - 2025 - UFF - Técnico de Tecnologia da Informação |

Q3573628 Banco de Dados

Na arquitetura de um data Warehouse os dados são oriundos de vários bancos de dados e há um processo central de ETL composto de três etapas. A(s) etapa(s) em que os dados são analisados para identificar os erros e inconsistências é de

A

Extração.

B

Transformação.

C

Carga.

D

Extração e Carga.

E

Transformação e Carga.

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

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