Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
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Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI.
O processo de otimização de desempenho, em bases de
dados, consiste em redimensionar o tamanho do modelo
semântico, o que resulta em uma maior rapidez na
atualização dos dados, cálculos e renderização dos elementos
visuais em relatórios.
Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI.
A consolidação de dimensões de floco de neve em um
modelo de tabela única pode implicar o armazenamento de
dados não normalizados e redundantes, o que resulta em
maior tamanho de armazenamento.
Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI.
A relação entre uma tabela de fatos e suas respectivas tabelas
de dimensões em um data warehouse é estabelecida pela
chave primária da tabela de fatos e a chave estrangeira da
tabela de dimensões.
Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI.
Nos data warehouses, as colunas de chave de dimensão
definem a dimensão de uma tabela de fatos, enquanto os
valores das chaves de dimensão estabelecem sua
granularidade.
Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI.
Em regra, as chaves substitutas são incorporadas nas tabelas
de dimensões de um data warehouse relacional para atribuir
um identificador único para cada registro nas tabelas de
dimensões.
Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI.
Uma tabela de fatos descreve as entidades de um negócio e
apresenta uma ou mais colunas-chave que funcionam como
um identificador único exclusivo, bem como colunas
descritivas adicionais.
Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI.
Nos data warehouses, os índices de junção associam as
linhas da tabela de fatos com as respectivas colunas na tabela
de dimensões, o que facilita as operações de consulta e
análise de dados.
Trata-se da camada
Nessa situação hipotética, é utilizada uma tabela de
Nesse contexto, é correto afirmar que Data Warehouses
A sociedade atual produz uma quantidade exorbitante de dados. Para lidar com todo este volume de dados, a inteligência artificial, aplicada à análise dos conteúdos dos bancos de dados, tornou-se uma ferramenta de grande valia. Neste contexto, associe as duas colunas, relacionando os termos relativos a esta temática aos seus conceitos.
1 - Deep Learning.
2 - Machine Learning.
3 – Data Mining.
4 - Data Warehouse.
( ) Sistema de armazenamento digital que conecta e harmoniza grandes volumes de dados de várias fontes diferentes.
( ) Processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados, na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validálos aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados.
( ) Subconjunto da inteligência artificial que se concentra na construção de sistemas que aprendem, ou melhoram o desempenho, com base nos dados que consomem.
( ) Utiliza camadas de neurônios matemáticos para processar dados, compreender a fala humana e reconhecer objetos visualmente. A informação é passada através de cada camada, com a saída da camada anterior fornecendo entrada para a próxima camada. A primeira camada em uma rede é chamada de camada de entrada, enquanto a última é chamada de camada de saída. Todas as camadas entre as duas são referidas como camadas ocultas.
A sequência CORRETA dessa associação é:
Para auditores de controle externo na especialidade de analista de sistemas, o conhecimento de Business Intelligence e Data Warehouses é essencial. Essas tecnologias suportam várias funcionalidades, desde a análise de dados até a segurança da informação, incluindo o planejamento, orientação, supervisão e desenvolvimento de sistemas de computação aplicáveis às atividades do Tribunal.
Nesse contexto, analise as seguintes afirmações sobre o emprego da Engenharia de Dados no contexto de Business Intelligence e Data Warehouses.
I. O uso de Business Intelligence permite a coleta e análise de grandes volumes de dados de diversas fontes, sendo essencial para auditores identificarem tendências, padrões e anomalias que possam indicar fraudes ou ineficiências.
II. As atividades dos sistemas de computação aplicados aos tribunais podem se beneficiar do uso de Data Warehouses. Além de realizar operações de consulta e exclusão, essas tecnologias permitem a modificação de dados, possibilitando a correção de possíveis inconsistências em informações previamente inseridas no sistema.
III. Em relação à orientação e coordenação das atividades, as ferramentas de Business Intelligence permitem a criação de dashboards e relatórios que facilitam a comunicação de resultados e insights, enquanto os Data Warehouses centralizam os dados, garantindo que todos os membros da equipe tenham acesso às mesmas informações atualizadas.
Está correto o que se afirma em
Data warehouses são repositórios nos quais os dados podem ser armazenados em formatos variados, incluindo-se registros semiestruturados e formatos de arquivo não estruturados.
No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte.
Min‑Max e Z‑Score são exemplos de métodos de
normalização numérica.
No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte.
Uma característica fundamental de um Data
Warehouse é que ele permite integrar dados de várias
fontes para suportar análises de negócios.
No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte.
No Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), um exemplo que descreve corretamente um relacionamento de cardinalidade “um para muitos” é cada enfermeiro pode ocupar vários cargos, e cada cargo pode ser ocupado por vários enfermeiros.
1. Data Warehouse.
2. Data Mining.
3. OLAP.
4. ETL.
( ) Abordagem para integrar, limpar e transformar dados para uso em análises e relatórios.
( ) Técnica de armazenamento de dados em formato multidimensional para análise rápida e flexível.
( ) Processo de extração, transformação e carga de dados de várias fontes para um local centralizado para análise.
( ) Método de explorar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e tendências.
A sequência está correta em
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