Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 4

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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Q3507095

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-PI Prova: FCC - 2025 - SEFAZ-PI - Analista do Tesouro Estadual - Área de Conhecimento: Geral (prova 1) |

Q3507095 Banco de Dados

Uma Secretaria da Fazenda está implementando um Data Warehouse para aprimorar a análise histórica de dados fiscais e otimizar a tomada de decisões estratégicas. A melhor prática para garantir a qualidade dos dados e a eficiência das consultas é

A

implementar um pipeline de ETL estruturado, aplicando técnicas de limpeza, agregação e conformidade dos dados antes do carregamento no Data Warehouse, para assegurar a integridade referencial, a consistência semântica e a performance das consultas analíticas.

B

priorizar um modelo ELT (Extract, Load, Transform) em vez de ETL, pois carregar os dados diretamente no Data Warehouse antes da transformação proporciona maior flexibilidade para ajustes futuros e evita a perda de informações relevantes.

C

modelar a estrutura do Data Warehouse exclusivamente com tabelas de fato, pois elas armazenam os eventos principais e eliminam a necessidade de tabelas dimensionais, otimizando o armazenamento e a posterior análise.

D

projetar a modelagem dimensional garantindo que a funcionalidade de drill up permita explorar os dados em níveis de detalhamento cada vez mais específicos e que a funcionalidade de drill down agregue informações para gerar análises mais resumidas e sintéticas.

E

evitar processos de carga periódica no Data Warehouse e utilizar prioritariamente ETL em tempo real, garantindo que todas as análises sejam feitas com base em snapshots de dados mais recentes e relevantes.

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Q3506479

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-PI Prova: FCC - 2025 - SEFAZ-PI - Analista do Tesouro Estadual - Área de Conhecimento: Tecnologia da Informação (prova 2) |

Q3506479 Banco de Dados

Um benefício específico da modelagem multidimensional para órgãos de controle governamental é a

A

maior transparência e auditoria sobre os gastos públicos.

B

eliminação de fraudes em processos administrativos.

C

melhoria na execução de transações bancárias públicas.

D

agilidade na execução de processos jurídicos.

E

redução no tempo de cadastro de novos servidores públicos.

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Q3503103

Ano: 2025 Banca: FUNDATEC Órgão: GHC-RS Prova: FUNDATEC - 2025 - GHC-RS - Analista de Sistemas |

Q3503103 Banco de Dados

Uma rede varejista precisa analisar tendências de consumo e padrões de vendas ao longo do tempo. No entanto, seu banco de dados operacional não suporta consultas complexas para tomada de decisões estratégicas. A solução que pode consolidar grandes volumes de dados históricos e facilitar análises detalhadas é um:

A

Banco de dados operacional usado para transações diárias.

B

Modelo de banco de dados relacional usado para armazenar grandes volumes de dados.

C

Software para gerenciar backups de bancos de dados.

D

Sistema de gerenciamento de arquivos para armazenamento local.

E

Repositório centralizado de dados projetado para análise e tomada de decisões.

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Q3502162

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-PI Prova: FCC - 2025 - SEFAZ-PI - Agentes de Tributos da Fazenda Estadual - Área de Conhecimento: Geral (prova 1) |

Q3502162 Banco de Dados

No contexto da modelagem dimensional, uma Secretaria da Fazenda deseja analisar os atendimentos realizados para otimizar seus serviços e melhorara satisfação dos cidadãos. Os dados disponíveis incluem informações sobre atendimentos, cidadãos, servidores e datas.
As tabelas relevantes são:
- Tabela de Fatos (Atendimentos): Contém informações sobre cada atendimento individual, como ID do atendimento, ID do cidadão, ID do servidor, ID da data, tipo de atendimento e tempo de atendimento.
-Tabela de Dimensão (Cidadãos): Contém informações sobre os cidadãos, como ID do cidadão, nome, idade, gênero e município.
- Tabela de Dimensão (Servidores): Contém informações sobre os servidores, como ID do servidor, nome, cargo e setor.
- Tabela de Dimensão (Datas): Contém informações sobre as datas, como ID da data, data completa, dia da semana, mês e ano.
Descreve corretamente a relação entre as tabelas de fato e as tabelas de dimensões nesse contexto:

A

A tabela de fatos (Atendimentos) contém as métricas de atendimento (tempo de atendimento), enquanto as tabelas de dimensão (Cidadãos, Servidores, Datas) contêm os atributos descritivos.

B

A tabela de fatos (Atendimentos) e as tabelas de dimensões (Cidadãos, Servidores, Datas) são independentes e não possuem nenhuma relação entre si.

C

A tabela de fatos (Atendimentos) contém apenas dados descritivos sobre os cidadãos atendidos, enquanto as tabelas de dimensão (Cidadãos, Servidores, Datas) contêm as métricas de tempo de atendimento.

D

A tabela de fatos (Atendimentos) contém informações sobre os tipos de atendimento, enquanto as tabelas de dimensão (Cidadãos, Servidores, Datas) contêm os tempos médios de atendimento.

E

A tabela de fatos (Atendimentos) e as tabelas de dimensões (Cidadãos, Servidores, Datas) contêm apenas dados descritivos sobre os servidores e cidadãos.

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

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