Questões de Banco de Dados - ETL (Extract Transform Load) para Concurso

Q4132404

Ano: 2026 Banca: Ibest Órgão: CRBM 5º Região Prova: Ibest - 2026 - CRBM 5º Região - Agente Administrativo |

Q4132404 Banco de Dados

Assinale a alternativa que representa um conceito relacionado ao tratamento e análise de dados.

A

Transformação de dados inclui normalização, agregação e criação de atributos derivados.

B

Atributos representam exclusivamente valores numéricos utilizados em cálculos estatísticos.

C

Métricas correspondem a dados brutos sem qualquer tipo de processamento.

D

Dados estruturados dispensam qualquer processo de limpeza ou padronização.

E

Informação equivale a dados sem contexto ou interpretação.

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Q4067459

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-GO Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-GO - Auditor Fiscal da Receita Estadual - Conhecimentos Específicos |

Q4067459 Banco de Dados

Diante da integração de cadastros de contribuintes provenientes de múltiplos sistemas fiscais, sujeitos a divergências semânticas em relação à Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE), abreviações e classificações internas, e visando garantir rastreabilidade para audítoria e reprocessamento, a técnica de pré-processamento adequada ao cenário apresentado é

A

a padronização sintática (caixa, acentos, máscara) de campos textuais antes da carga analítica.

B

a deduplicação baseada nas chaves primárias dos sistemas de origem, mantendo divergências irreconciliáveis.

C

o enriquecimento semântico com dicionários de referência e regras de correspondência versionadas e auditáveis.

D

a remoção de registros divergentes para reduzir ruído, aplicando regra de survivorship para definição do registro mestre.

E

a compressão de dados históricos antes das validações para reduzir volume de processamento.

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Q4048574

Ano: 2026 Banca: IGEDUC Órgão: Prefeitura de Pão de Açúcar - AL Prova: IGEDUC - 2026 - Prefeitura de Pão de Açúcar - AL - Analista de Sistema |

Q4048574 Banco de Dados

Um analista de dados de uma agência reguladora está desenvolvendo um painel para monitorar indicadores de desempenho do setor. Ele está utilizando uma ferramenta de BI que envolve um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) para preparar os dados.

Analise as seguintes proposições sobre as etapas do processo de BI:

I. Extração (Extract): É a fase de coleta de dados de diversas fontes, que podem ser bancos de dados relacionais (SQL Server, Oracle), planilhas (Excel), arquivos de texto (CSV), serviços web (APIs), entre outros.

II. Transformação (Transform): Nesta fase, os dados extraídos são limpos, padronizados, combinados e modelados. Podem ser realizadas operações como remoção de duplicatas, cálculo de novas colunas e criação de hierarquias para preparar os dados para a análise.

III. Carga (Load): Após a transformação, os dados são carregados no modelo de dados da ferramenta de BI (como o Power BI ou Qlik Sense), onde ficarão disponíveis para a criação de relatórios e dashboards interativos.

Está correto o que se afirma em:

A

II e III, apenas.

B

III, apenas.

C

I, apenas.

D

I e II, apenas.

E

I, II e III.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q4036241

Ano: 2026 Banca: Instituto Legalle Órgão: BADESUL - RS Prova: Instituto Legalle - 2026 - BADESUL - RS - Técnico em Desenvolvimento - Analista de Sistemas (Ênfase em Administrador de Banco de Dados) |

Q4036241 Banco de Dados

O profiling de dados é uma etapa analítica realizada sobre conjuntos de dados com o objetivo de compreender sua estrutura, qualidade e distribuição antes de iniciar processos de transformação ou carga em camadas analíticas. A realização adequada do profiling permite identificar problemas de qualidade e orientar as regras de tratamento a serem aplicadas no pipeline. Diante disso, analise as afirmativas a seguir sobre profiling básico de dados:
I. A análise de cardinalidade em uma coluna consiste em identificar o número de valores distintos presentes, sendo útil para reconhecer possíveis chaves candidatas e detectar colunas com baixa variabilidade que podem indicar problemas de qualidade.
II. O profiling de nulidade verifica a proporção de valores ausentes em cada coluna, fornecendo informações relevantes para decisões sobre estratégias de tratamento, como imputação, exclusão de registros ou criação de indicadores de ausência.
III. A análise de distribuição de frequência permite identificar quais valores ocorrem com maior regularidade em uma coluna e é aplicável exclusivamente a colunas com tipos de dados numéricos, não sendo útil para colunas do tipo texto ou categórico.
IV. O profiling básico, por ser uma análise estática realizada antes da ingestão, elimina a necessidade de validações de qualidade posteriores durante as fases de transformação e carga, desde que o dataset analisado não sofra alterações estruturais.
Estão CORRETAS:

A

I e lII, apenas.

B

I e ll,apenas,apenas.

C

II e lV, apenas.

D

I, II e III, apenas.

E

III e IV, apenas.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q4036239

Ano: 2026 Banca: Instituto Legalle Órgão: BADESUL - RS Prova: Instituto Legalle - 2026 - BADESUL - RS - Técnico em Desenvolvimento - Analista de Sistemas (Ênfase em Administrador de Banco de Dados) |

Q4036239 Banco de Dados

O formato CSV é amplamente utilizado em pipelines de dados para transferência de conjuntos de dados entre sistemas heterogêneos. Apesar de sua simplicidade, o formato apresenta características e limitações técnicas que devem ser consideradas durante a implementação de processos de ingestão e integração. Diante disso, analise as afirmativas a seguir sobre o formato CSV:

I. O formato CSV não incorpora um esquema de dados embutido no arquivo, o que exige que os tipos, significados e formatos de cada coluna sejam documentados externamente ou inferidos durante a leitura.
II. Um arquivo CSV suporta a representação nativa de dados hierárquicos e aninhados, como listas de itens vinculados a um único registro pai, desde que os delimitadores aninhados sejam configurados corretamente no parser utilizado.
III. Quando um valor de campo contém o caractere delimitador, esse campo deve ser envolvido entre aspas duplas para que o parser o interprete como um único valor, conforme previsto pela especificação RFC 4180.
IV. A codificação de caracteres utilizada em um arquivo CSV é declarada de forma explícita no próprio arquivo, garantindo que sistemas distintos realizem a leitura correta dos dados sem necessidade de configuração adicional.

Está(ão) CORRETA(S):

A

I, apenas.

B

II e IV, apenas.

C

I e III, apenas.

D

III e IV, apenas.

E

I, II e III, apenas.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q4036238

Ano: 2026 Banca: Instituto Legalle Órgão: BADESUL - RS Prova: Instituto Legalle - 2026 - BADESUL - RS - Técnico em Desenvolvimento - Analista de Sistemas (Ênfase em Administrador de Banco de Dados) |

Q4036238 Banco de Dados

Na gestão de qualidade de dados em pipelines de ingestão, a aplicação de regras de validação e consistência é etapa essencial para assegurar que os dados disponibilizados nas camadas de consumo sejam confiáveis, completos e coerentes. O descumprimento dessas regras pode comprometer análises, relatórios e decisões de negócio suportadas pela plataforma de dados. Com base nas técnicas e conceitos de validação e consistência de dados, assinale a alternativa INCORRETA.

A

A padronização de tipos de dados e o controle de domínio realizados durante a fase de ingestão garantem a integridade dos dados na camada de destino, dispensando a necessidade de checagens adicionais de qualidade nas camadas subsequentes do pipeline.

B

A validação de domínio verifica se os valores de um campo pertencem a um intervalo permitido, como checar códigos de UF ou datas lógicas.

C

Regras de consistência cruzada avaliam a coerência entre campos do mesmo registro, como datas de início e fim.

D

A detecção de duplicidades pode usar chaves compostas ou correspondência aproximada (fuzzy matching) quando não há identificador único.

E

Checagens de integridade referencial identificam registros órfãos, indicando falhas na ordem de carregamento das tabelas.

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Q4036235

Ano: 2026 Banca: Instituto Legalle Órgão: BADESUL - RS Prova: Instituto Legalle - 2026 - BADESUL - RS - Técnico em Desenvolvimento - Analista de Sistemas (Ênfase em Administrador de Banco de Dados) |

Q4036235 Banco de Dados

Uma equipe de dados operacionaliza um pipeline de ingestão diária que carrega arquivos de diversas fontes para um data warehouse corporativo. Após uma falha em uma das etapas do processo, a equipe precisa analisar os registros de execução (logs) para identificar a causa do problema, o momento da interrupção e quais registros foram processados com sucesso antes da falha. Com base nas boas práticas de registro de execução em pipelines de dados, assinale a alternativa CORRETA.

A

O registro de logs é opcional, sendo recomendado apenas em ambientes produtivos com alto volume de dados.

B

Logs estruturados (JSON) dificultam a análise automatizada, sendo preferível o uso de texto livre.

C

Armazenar logs no banco transacional de origem é a abordagem mais segura e preserva os registros em falhas.

D

Um registro de execução eficaz deve incluir o identificador da execução, o timestamp de início e término de cada etapa, o status de conclusão e a quantidade de registros processados, permitindo rastreabilidade e diagnóstico de falhas.

E

A rotação e o descarte automático de logs após execução bem-sucedida reduzem o armazenamento sem comprometer a auditoria.

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Q4036223

Ano: 2026 Banca: Instituto Legalle Órgão: BADESUL - RS Prova: Instituto Legalle - 2026 - BADESUL - RS - Técnico em Desenvolvimento - Analista de Sistemas (Ênfase em Administrador de Banco de Dados) |

Q4036223 Banco de Dados

No contexto de Business Intelligence (BI), o desenvolvimento de Datamarts e a execução de processos de ETL (Extract, Transform, Load) são fundamentais para organizar, integrar e disponibilizar informações de forma eficiente para análise gerencial. Com base nesses conceitos, analise as assertivas a seguir sobre Datamarts e ETL e julgue-as em Verdadeiras (V) ou Falsas (F):

( ) Uma estrutura de Datamarts é do tipo Star Schema, na qual a estrutura de dimensões é normalizada (dimensões divididas em subdimensões).
( ) Uma estrutura de Datamarts é do tipo Snowflake Schema, na qual a estrutura de dimensões é desnormalizada (tudo em uma tabela).
( ) No ETL, especificamente na etapa de Load, um dos tipos de carregamento é full load, em que todos os dados existentes são substituídos pelo novo conjunto.
( ) No ETL, especificamente na etapa de Transform, uma atividade pode ser de derivação, por exemplo, criar campos novos a partir de existentes (ex.: lucro = receita - custo).

Qual alternativa preenche, CORRETAMENTE, de cima para baixo, os parênteses acima?

A

F-F-V-V.

B

V-F-V-F.

C

F-V-F-V.

D

V-V-F-F.

E

F-V-V-V.

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Q3968385

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Analista Fazendário |

Q3968385 Banco de Dados

Em um pipeline de dados, o modelo ETL (Extract, Transform, Load) caracteriza-se pela realização das transformações antes da carga dos dados no sistema de destino, enquanto o modelo ELT (Extract, Load, Transform) adia as transformações para depois da ingestão dos dados em um ambiente analítico. Nesse contexto, a alternativa mais coerente com os impactos em escalabilidade, custo computacional e planejamento em cenários de big data é:

A

Em pipelines baseados em ETL, as transformações realizadas antes da carga exigem maior planejamento das regras de negócio, dos recursos computacionais intermediários e dos custos de processamento, especialmente quando o volume de dados é elevado.

B

O modelo ELT pressupõe que todas as transformações sejam simples e de baixo custo, pois a escalabilidade do ambiente analítico dispensa preocupações com uso de recursos computacionais.

C

Em ambientes de big data, o uso de ETL elimina a necessidade de planejamento prévio da infraestrutura, uma vez que as transformações são realizadas fora do sistema de destino, reduzindo custos operacionais.

D

A adoção de ELT inviabiliza práticas de governança e controle de qualidade, uma vez que dados brutos são carregados sem transformação prévia.

E

ETL e ELT apresentam impactos equivalentes em termos de custo e desempenho, sendo a escolha entre eles determinada pela ferramenta de orquestração adotada.

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Q3964128

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Analista em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3964128 Banco de Dados

Considere, hipoteticamente, que o SAAE de Indaiatuba implantou uma solução de BI para acompanhar indicadores como consumo médio por região, inadimplência, perdas na distribuição de água e eficiência operacional. Para isso, foi planejada a criação de Datamarts alimentados periodicamente a partir dos sistemas transacionais existentes. Sobre os conceitos de Datamarts e processos ETL, no contexto de soluções de BI, assinale a afirmativa correta.

A

Datamarts executam análises e operações de cadastro/atualização de dados em tempo real.

B

A utilização de ETL elimina a necessidade de modelagem dimensional, pois os dados são carregados sem tratamento.

C

Datamarts são bancos de dados operacionais que armazenam dados em tempo real para processamento de transações.

D

O processo ETL envolve a extração dos dados das fontes, sua transformação conforme regras de negócio e posterior carga em estruturas analíticas.

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Q3956763

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Gestão Tributária - Conhecimentos Específicos (P3) |

Q3956763 Banco de Dados

Uma Secretaria da Fazenda Estadual recebeu uma base de dados contendo 2,3 milhões de registros de declarações fiscais para análise de conformidade tributária. Durante a fase de exploração inicial, a equipe técnica identificou diversos problemas: campos de CNPJ com formatações inconsistentes (alguns com pontuação, outros sem), valores monetários registrados com separadores decimais divergentes (vírgula e ponto), datas em formatos distintos (DD/MM/AÄAA, AAAA-MM-DD), campos obrigatórios vazios em aproximadamente 12% dos registros, e a presença de valores extremos de receita bruta (outliers) que distorciam as análises estatísticas. Além disso, a variável "regime tributário" apresentava categorias redundantes devidoa erros de digitação (ex: "Simples Nacional", "SIMPLES NACIONAL", "Simples nacional"). Para viabilizar a análise de risco fiscal e a construção de modelos preditivos, tornou-se necessário aplicar técnicas sistemáticas de preparação dos dados antes do processamento analítico. Considerando as melhores práticas de pré-processamento de dados, o tratamento correto e adequado para essa situação é

A

aplicar tokenização em campos textuais para fragmentar as informações em unidades menores, utilização de técnicas de stemming e lemmatização para uniformizar as categorias de regime tributário, implementação de métodos de detecção de anomalias baseados em Isolation Forest para identificar registros fiscais suspeitos e preenchimento de valores ausentes mediante algoritmos de interpolação linear ou polinomial, assegurando a completude da base de dados para processamento posterior.

B

iniciar com a aplicação de técnicas de feature scaling através de padronização z-score em todas as variáveis numéricas para centralizá-las em média zero e desvio padrão unitário, seguida de codificação ordinal para variáveis categóricas respeitando hierarquias naturais, detecção de outliers multivariados mediante distância de Mahalanobis e imputação de dados faltantes exclusivamente por valores constantes predefinidos conforme regras de negócio tributário, evitando métodos estatísticos que alterem distribuições originais.

C

priorizar, inicialmente, a exclusão automática de todos os registros que apresentem campos obrigatórios vazios, seguida da aplicação de técnicas de winsorização para substituir valores extremos pelos percentis 5 e 95, padronização das strings mediante conversão para maiúsculas e remoção de acentuação, garantindo assim a integridade da base sem necessidade de imputação de dados faltantes que poderia introduzir viés nas análises tributárias.

D

aplicar técnicas de normalização min-max em todas as variáveis numéricas para escaloná-las entre 0 e 1, realizar a codificação one-hot encoding nas variáveis categóricas incluindo a variável regime tributário, implementar detecção de outliers através do método de Tukey (IQR) com remoção automática dos valores identificados e utilizar forward fill para preencher dados faltantes sequencialmente, preservando a ordenação temporal dos registros fiscais.

E

padronizar formatos mediante expressões regulares para unificar CNPJ, valores monetários e datas em padrões consistentes, tratamento de dados faltantes através de análise contextual para decidir entre imputação (por média, mediana ou algoritmos como KNN) ou exclusão baseada em criticidade, normalização de texto com conversão para caixa baixa, remoção de espaços extras para eliminar duplicatas categóricas e análise criteriosa de outliers distinguindo valores legítimos de erros de registro antes de qualquer ação corretiva.

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Q3953486

Ano: 2026 Banca: COPEVE-UFAL Órgão: IFAL Prova: COPEVE-UFAL - 2026 - IFAL - Professor EBTT - Informática |

Q3953486 Banco de Dados

No processo de descoberta de conhecimento em bases de dados, a qualidade dos resultados obtidos pelos algoritmos de aprendizado de máquina está diretamente vinculada à qualidade dos dados de entrada. Dados provenientes de fontes heterogêneas, frequentemente, apresentam ruídos, redundâncias e lacunas que podem enviesar as análises estatísticas.
Dentro do fluxo de trabalho de Ciência de Dados, o conjunto de operações que envolve o tratamento de dados faltantes (null/missing values), a normalização de formatos, a remoção de registros redundantes e a correção de erros de digitação ou inconsistências lógicas é tecnicamente denominado

A

limpeza de dados (Data Cleaning).

B

mineração de dados (Data Mining).

C

análise exploratória de dados (EDA).

D

integração de dados (Data Integration).

E

engenharia de atributos (Feature Engineering).

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Q3952854

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |

Q3952854 Banco de Dados

Com relação aos conceitos e tipos ELT e ETL de pipeline de dados, analise as afirmativas a seguir.

I. A abordagem ELT é recomendada para tarefas relacionadas a LGPD porque realiza a limpeza de dados sensíveis antes que eles atinjam o sistema de destino, reduzindo riscos de segurança e economizando espaço de armazenamento.
II. No processo ETL, o conjunto de dados completo e sem tratamento é carregado diretamente no sistema de destino. Como há apenas uma etapa, e ela ocorre apenas uma vez, o carregamento no processo ETL é mais rápido do que no ELT.
III. Na abordagem ELT, é possível aproveitar o poder de processamento distribuído e a escalabilidade elástica do data warehouse de destino para realizar transformações via SQL, eliminando a necessidade de um servidor de processamento intermediário.

É verdadeiro o que é afirmado em

A

I e II, apenas.

B

I e III, apenas.

C

II, apenas.

D

III, apenas.

E

I, II e III.

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Q3940725

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Analista de Tecnologia da Informação e Comunicação (Banco de Dados) |

Q3940725 Banco de Dados

O processo de ETL (Extract, Transform, Load) é fundamental para a construção de Data Warehouses.

Qual etapa do processo de ETL é responsável por converter os dados extraídos para um formato consistente e adequado para análise?

A

Carga (Load).

B

Extração (Extract).

C

Validação (Validation).

D

Transformação (Transform).

E

Orquestração (Orchestration).

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Q3932861

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Câmara dos Deputados Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - Câmara dos Deputados - Técnico Legislativo - Especialidade: Assistente Legislativo e Administrativo - Código: CD-AL- 026 |

Q3932861 Banco de Dados

No que se refere aos processos de ETL (extract, transform, load) e a técnicas de pré-processamento de dados para classificação e visualização de dados, julgue o próximo item.

Em um gráfico de dispersão, se os valores do eixo vertical diminuírem à medida que os valores do eixo horizontal aumentarem, a direção será considerada positiva.

Certo

Errado

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Q3932860

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Câmara dos Deputados Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - Câmara dos Deputados - Técnico Legislativo - Especialidade: Assistente Legislativo e Administrativo - Código: CD-AL- 026 |

Q3932860 Banco de Dados

No que se refere aos processos de ETL (extract, transform, load) e a técnicas de pré-processamento de dados para classificação e visualização de dados, julgue o próximo item.

Em ETL, a transformação de uma linha que contém colunas com múltiplas ocorrências em uma linha para cada instância dos dados com múltiplas ocorrências é um exemplo de normalização de dados da etapa transform.

Certo

Errado

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Q3926893

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926893 Banco de Dados

Uma Secretaria da Fazenda projeta um Data Lake para suportar fiscalização eletrônica, com ingestão diária de notas fiscais eletrônicas, conhecimentos eletrônicos de transporte de cargas, registros fiscais digitais entregues ao fisco, declarações do SIMPLES Nacional e recolhimentos. A equipe adota uma arquitetura em zonas (raw/bronze, refined/silver, curated/gold), com processos de ELT. Para o uso por auditores fiscais e cientistas de dados, a descrição mais adequada é que a zona raw/bronze

A

recebe apenas dados já deduplicados; a refined/silver armazena somente dados de terceiros; e a curated/gold contém exclusivamente dados operacionais de sistemas OLTP otimizadas para Bl e análises avançadas.

B

contém apenas dados agregados histéricos; a refined/silver guarda somente dados em tempo real; e a curated/gold armazena principalmente logs de auditoria de acesso.

C

é usada apenas para dados não estruturados; a refined/silver apenas para dados estruturados; e a curated/gold apenas para dados semiestruturados.

D

é onde os auditores executam as consultas finais; a refined/silver é usada somente por times de infraestrutura; e a curated/gold funciona basicamente como área de backup de longo prazo.

E

armazena dados brutos conforme recebidos; a refined/silver aplica padronizacao, enriquecimento e regras básicas de qualidade; a curated/gold disponibiliza modelos dimensionais ou views otimizadas para Bl e análises avançadas.

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Q3886855

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Telebras Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - Telebras - Especialista em Gestão de Telecomunicações - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3886855 Banco de Dados

No que diz respeito a Big Data, ETL/ELT e metadados, julgue o próximo item.

Uma das técnicas utilizadas na etapa de transformação do processo de ETL é a derivação, em que são vinculados dados semelhantes oriundos de diferentes fontes de dados.

Certo

Errado

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Q3885600

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-RO Prova: FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Tecnologia da Informação - Banco de Dados) |

Q3885600 Banco de Dados

No processo de ETL, a fase de Transformação é a mais crítica para garantir a qualidade e a consistência dos dados que serão carregados no Data Warehouse.
Assinale a opção que descreve uma operação tipicamente executada na fase de Transformação.

A

Utilizar um Log Miner para capturar dados alterados diretamente do log de transações do banco de dados de origem (OLTP).

B

Aplicar a desnormalização do esquema, realizar a limpeza de dados e calcular novas métricas antes do carregamento.

C

Criar a conexão de rede e estabelecer o protocolo de transferência de dados entre a fonte e o destino.

D

Forçar o uso de índices de bitmap e full-text na Tabela Fato para otimizar o tempo de busca durante as consultas OLAP.

E

Executar o comando TRUNCATE TABLE no Data Warehouse para remover todos os dados existentes antes de carregar o novo lote.

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Q3871765

Ano: 2026 Banca: Ibest Órgão: CRECI - 8ª Região (DF) Provas: Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo - Atendimento ao Público | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo - Serviços Internos | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo -Serviços Contábil-Financeiro | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo Especializado - Designer Gráfico | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente de T.I |

Q3871765 Banco de Dados

Assinale a alternativa que descreve o conceito de transformação de dados em um processo de ETL (Extract, Transform, Load).

A

Extração de dados brutos

B

Conversão e padronização de dados.

C

Armazenamento dos dados em destino.

D

Monitoramento de processos.

E

Geração de relatórios.

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Questões de Concurso Sobre etl (extract transform load) em banco de dados

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