Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
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Em relação a BI (Business Intelligence) e visualização de dados, julgue o item que se segue.
Em uma arquitetura de BI típica, o data warehouse integra dados de várias fontes externas, realizando extração, transformação e carga (ETL) antes de eles serem disponibilizados para análise.
Em relação a BI (Business Intelligence) e visualização de dados, julgue o item que se segue.
Para um data warehouse com grande volume de dados históricos e consultas frequentes, o esquema estrela geralmente apresenta melhor desempenho que o esquema snowflake, pois minimiza a complexidade das junções entre tabelas.
Acerca dos conceitos relacionados a business intelligence, julgue o item que se segue.
Dimensões degeneradas são atributos de evento inseridos diretamente na tabela de fatos, de modo que se dispensa a criação de uma tabela de dimensão dedicada.
Acerca dos conceitos relacionados a business intelligence, julgue o item que se segue.
Na implementação do slowly changing dimension tipo 2, o valor antigo é sobrescrito pelo valor novo.
Um Auditor necessita fazer uma análise para identificar o valor total das receitas e despesas por ano e por categoria. A consulta deve ser otimizada para o modelo multidimensional cuja melhor prática, considerando o modelo descrito, é
Julgue o item a seguir, a respeito de inteligência artificial, Big Data e data warehouse.
Big Data e data warehouse são técnicas de armazenamento que dispensam a necessidade de descoberta de conhecimento e mineração de dados, e, por isso, a aprendizagem de máquina não se aplica ao contexto de Big Data.
Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte.
O objetivo principal da discretização é reduzir a dimensionalidade dos dados.
Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte.
A camada de ingestão de dados é responsável por coletar e carregar dados de diversas fontes para o data lake.
Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte.
A modelagem de data vault é um tipo de modelagem dimensional que possui uma tabela de fatos centralizada e várias tabelas de dimensões a seu redor. Trata‑se de uma técnica simples e eficiente para modelar data warehouses.
(__) O processo de transformação no ETL inclui atividades como limpeza, deduplicação e normalização dos dados para adequá-los ao modelo de destino.
(__) A etapa de extração no ETL sempre envolve a transferência de dados em tempo real, diretamente das fontes para o destino final.
(__) A etapa de carga no ETL pode ser realizada de forma incremental ou total, dependendo das exigências do negócio e da natureza dos dados.
(__) O ETL é projetado para suportar dados de fontes heterogêneas, como sistemas transacionais, APIs e arquivos estruturados, consolidando-os em um único repositório.
A sequência está correta em:
Julgue o item a seguir, no que se refere à modelagem de banco de dados.
Na modelagem dimensional, as tabelas de fatos armazenam medidas numéricas ou métricas de desempenho associadas a eventos de negócios, enquanto os atributos descritivos das dimensões, como nomes ou categorias, são armazenados exclusivamente nas tabelas de dimensão.
Para atender à propriedade de não volatilidade
Julgue o item seguinte, relativo a Business Intelligence 3.0 e data warehouse.
A principal característica de um data warehouse é armazenar dados em um ambiente de atualização contínua, no qual as informações são alteradas em tempo real, à medida que novos dados são gerados pelas fontes operacionais.
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
Um DW é projetado para armazenar dados operacionais históricos, utilizando a mesma estrutura dos dados transacionais, com o objetivo de diminuir a latência nas consultas analíticas.
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
No processo ETL, a etapa de transformação é responsável por aplicar as regras de adequação, convertendo os dados ao formato requerido pelo DW, garantindo sua consistência e usabilidade.
Com base nesse cenário, analise as seguintes afirmações sobre Data Warehouse e Data Lake:
I.Um Data Warehouse seria a solução ideal para armazenar e analisar esses dados, pois ele é otimizado para armazenar dados estruturados em tabelas, como dados de vendas e cadastro de clientes.
II.Um Data Lake seria mais adequado para esse caso, pois permite armazenar dados de diferentes fontes e formatos, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
III.No Data Lake, os dados são armazenados em seu formato original, sem necessidade de serem transformados antes de serem armazenados. A transformação dos dados ocorre apenas quando necessário, durante a análise.
IV.O Data Warehouse é mais indicado para análises em tempo real, enquanto o Data Lake é mais adequado para análises complexas que exigem processamento de grandes volumes de dados.
Quais afirmações estão corretas?
I – As aplicações de OLAP são dominadas por consultas ad hoc complexas. Em termos de SQL (Structured Query Language), as consultas OLAP envolvem operadores de agrupamento e agregação e fornecem excelente suporte para condições booleanas complexas.
II – O problema fundamental na manutenção de um Data Warehouse é a manutenção síncrona de tabelas replicadas e visões materializadas.
III – A mineração de dados está relacionada à subárea da estatística chamada análise combinatória de dados.
RAGHU, R.; GEHRKE, J., Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados, 3° Ed. Editora McGraw-Hill, 2011.
Assinale a alternativa correta conforme Raghu e Gehrke (2011):
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