Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
Foram encontradas 822 questões
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.
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.
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.
Ano: 2025
Banca:
IDECAN
Órgão:
UFOB
Prova:
IDECAN - 2025 - UFOB - Técnico de Tecnologia da Informação |
Q4364682
Banco de Dados
Dados estruturados e não estruturados possuem características distintas e são utilizados em diferentes cenários. Em relação a
esse conceito, assinale a alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
IDECAN
Órgão:
UFOB
Prova:
IDECAN - 2025 - UFOB - Técnico de Tecnologia da Informação |
Q4364680
Banco de Dados
Um Data Warehouse (ou Armazém de Dados) é um repositório centralizado de dados projetado para suportar a análise e a
tomada de decisões em uma organização. Sobre os conceitos de Data Warehouse, indique a alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
Fundação FAPEC
Órgão:
UFGD
Prova:
Fundação FAPEC - 2025 - UFGD - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Ciência de Dados |
Q4261898
Banco de Dados
Qual é a principal utilidade do processo de ETL
(Extract, Transform, Load) em um data warehouse
e como ele impacta a qualidade das análises realizadas?
Ano: 2025
Banca:
Fundação FAPEC
Órgão:
UFGD
Prova:
Fundação FAPEC - 2025 - UFGD - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Ciência de Dados |
Q4261894
Banco de Dados
Um Data Lake é uma solução de armazenamento que se diferencia de outras estruturas analíticas,
como Data Warehouses, por:
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.
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.
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:
Esses dois métodos são conhecidos, respectivamente, pelas siglas:
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:
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:
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:
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:
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:
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:
Esses dois termos são conhecidos, respectivamente, como:
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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:
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:
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
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
Assinale a opção que não representa uma característica típica de um data warehouse
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