Questões de Concurso
Sobre etl (extract transform load) em banco de dados
Foram encontradas 234 questões
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEPLAG-AL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEPLAG-AL - Especialista em Gestão Pública - Especialidade: Análise de Sistemas |
Q4248454
Banco de Dados
Considere que uma secretaria esteja planejando implementar uma plataforma de Big Data para integrar sistemas transacionais e dados não estruturados em um data lake, visando promover análises históricas e em tempo real. A partir dessa situação hipotética e considerando as estratégias de administração de dados e os metadados, julgue o item a seguir.
No modelo ELT (extract, load, transform), a carga dos dados no repositório ocorre antes da aplicação de transformações estruturais, permitindo que o ambiente de destino atue como motor de processamento e simplificando a arquitetura ao dispensar camadas de staging externas para a manipulação prévia dos dados.
Ano: 2026
Banca:
IDECAN
Órgão:
AL-CE
Prova:
IDECAN - 2026 - AL-CE - Analista Legislativo - Gestão e Governança |
Q4245255
Banco de Dados
Um Analista Legislativo recebeu a incumbência de
desenvolver ambiente integrado para consolidação de dados
oriundos de diferentes sistemas corporativos, permitindo
análises multidimensionais e apoio à tomada de decisão
estratégica. Nesse contexto, o uso de soluções de Business
Intelligence possui como finalidade principal:
Ano: 2026
Banca:
FCC
Órgão:
TJ-CE
Prova:
FCC - 2026 - TJ-CE - Analista Judiciário - Área Técnico Administrativa - Especialidade: Sistemas da Informação |
Q4240118
Banco de Dados
Profissionais de engenharia de dados de um Tribunal de Justiça estão modernizando sua plataforma analítica para consolidar
informações provenientes de sistemas processuais, registros de auditoria, documentos digitais e bases administrativas. Durante
a definição da arquitetura de integração de dados, discutiu-se a adoção de abordagens ETL e ELT para o processamento dos
dados. À luz das características desses modelos, uma distinção entre ELT e ETL é carregar os dados no ambiente de destino
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
UNEAL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - UNEAL - Analista Administrativo - Área: Biblioteconomia |
Q4234393
Banco de Dados
A respeito de banco de dados, julgue o item seguinte.
O ETL (extract, transform, and load) é um processo de integração de dados que tem alto custo computacional.
Ano: 2026
Banca:
FCC
Órgão:
SEFAZ-CE
Prova:
FCC - 2026 - SEFAZ-CE - Auditor Fiscal da Receita Estadual - Área de Conhecimento: Gestão Fazendária - Conhecimentos Específicos |
Q4221494
Banco de Dados
Uma equipe de auditoria pretende ampliar o uso de análises baseadas em dados para identificar indícios de irregularidades em
contratos, despesas públicas e processos de arrecadação. Durante uma reunião de planejamento, discutiu-se a necessidade da
atuação do engenheiro de dados. A respeito desse profissional, é tecnicamente correto afirmar que
Q4219018
Banco de Dados
Um analista está implementando um pipeline no Logstash, da pilha
ELK, para tratar registros de acesso HTTP oriundos de um servidor
Apache.
Para isso, foi usada a seguinte configuração de filtro:
Com base no funcionamento do Logstash e dos plugins utilizados, com a específica configuração e sintaxe apresentadas, assinale a afirmativa correta.
Para isso, foi usada a seguinte configuração de filtro:
Com base no funcionamento do Logstash e dos plugins utilizados, com a específica configuração e sintaxe apresentadas, assinale a afirmativa correta.
Q4218332
Banco de Dados
Um pesquisador de uma universidade federal coletou dados de um
questionário aplicado a diversos participantes.
Ao receber a planilha bruta, percebeu que havia campos em branco, inconsistências de formatação e valores duplicados. Nesse contexto, assinale a opção que indica a ferramenta mais adequada para realizar a extração e a limpeza desses dados, antes da análise.
Ao receber a planilha bruta, percebeu que havia campos em branco, inconsistências de formatação e valores duplicados. Nesse contexto, assinale a opção que indica a ferramenta mais adequada para realizar a extração e a limpeza desses dados, antes da análise.
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
MPE-ES
Prova:
FGV - 2026 - MPE-ES - Agente Especializado - Cientista de Dados e Inteligência de Negócios |
Q4218161
Banco de Dados
Para subsidiar o suporte à decisão e à produção de inteligência
institucional, um determinado tribunal implementou uma solução
de integração de dados fundamentada no processo Extract,
Transform, Load (ETL).
Sobre o ETL, assinale a afirmativa correta.
Sobre o ETL, assinale a afirmativa correta.
Ano: 2026
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Prefeitura de Vitória - ES
Prova:
Instituto Consulplan - 2026 - Prefeitura de Vitória - ES - Analista em Tecnologia da Informação - Desenvolvimento |
Q4209734
Banco de Dados
O processo de ETL (Extract, Transform, Load) é amplamente utilizado em ambientes de integração de dados e Business
Intelligence para consolidação de informações provenientes de múltiplos sistemas corporativos. No que tange aos conceitos
fundamentais, é correto afirmar que o ETL:
Q4206182
Banco de Dados
Clericuzi et al. (2006), citados por Pedroso et al. (2024), destacam que as tecnologias de Inteligência de Negócios (Business Intelligence) necessitam de componentes robustos para garantir a coleta, processamento e análise eficazes dos dados empresariais.
A tecnologia que NÃO está ligada diretamente ao BI é:
Ano: 2026
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Caxias do Sul - RS
Prova:
FUNDATEC - 2026 - Prefeitura de Caxias do Sul - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco 2 |
Q4202319
Banco de Dados
No contexto de engenharia de dados, assinale a alternativa que corresponde à tarefa
tipicamente executada no processo de transformação (Transform) do ETL.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Prefeitura de Porto Velho - RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Prefeitura de Porto Velho - RO - Auditor |
Q4200148
Banco de Dados
Assinale a opção correta no que se refere a dados estruturados e
não estruturados, bem como a coleta, tratamento,
armazenamento, integração e recuperação de dados.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUNPRESP-JUD
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - FUNPRESP-JUD - Analista de Tecnologia da Informação - Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas |
Q4199200
Banco de Dados
Texto associado
A respeito de BI, julgue o item.
A etapa de transformação em um processo de ETL tem como
um de seus pilares o perfilamento, cujo objetivo é a
identificação de quais dados estão armazenados em formato
diferente do padrão esperado.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUNPRESP-JUD
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - FUNPRESP-JUD - Analista de Tecnologia da Informação - Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas |
Q4199199
Banco de Dados
Texto associado
A respeito de BI, julgue o item.
No processo de carga de um banco de dados relacional para
um data warehouse, as chaves primárias das tabelas na
origem são convertidas em chaves substitutas no destino.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUNPRESP-JUD
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - FUNPRESP-JUD - Analista de Tecnologia da Informação - Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas |
Q4199198
Banco de Dados
Texto associado
A respeito de BI, julgue o item.
Considerando um processo de extração e carga executado
uma vez ao dia, latência é o tempo decorrido entre a leitura
do dado na base de origem e a gravação no data warehouse.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUNPRESP-JUD
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - FUNPRESP-JUD - Analista de Tecnologia da Informação - Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas |
Q4199197
Banco de Dados
Texto associado
A respeito de BI, julgue o item.
Ao executar todas suas etapas, os processos de ETL devem
garantir a carga no data warehouse das chaves estrangeiras e
das restrições.
Ano: 2026
Banca:
CONSULPAM
Órgão:
Prefeitura de Pindorama - SP
Prova:
CONSULPAM - 2026 - Prefeitura de Pindorama - SP - Analista de Tecnologia da Informação - Redes e Data Center |
Q4181870
Banco de Dados
Em uma iniciativa de Business Intelligence, uma
instituição consolidou dados provenientes de sistemas
transacionais distintos para alimentar painéis gerenciais,
análises OLAP e modelos exploratórios de descoberta
de padrões. Durante a revisão da arquitetura, foram
avaliados processos de ETL, regras de qualidade de
dados, granularidade das cargas, tratamento de
dimensões lentamente mutáveis e uso de técnicas de
Data Mining. Com base no tema, analise as sentenças a
seguir:
I- Em processos de ETL, a etapa de transformação pode envolver padronização de formatos, tratamento de valores ausentes, remoção de duplicações, conversão de tipos, aplicação de regras de negócio e conformidade entre dimensões oriundas de fontes distintas.
II- A qualidade dos dados em ambientes analíticos depende exclusivamente da ferramenta de visualização utilizada, pois inconsistências de origem, duplicidades, ausência de chaves de integração e divergências semânticas são corrigidas automaticamente durante a renderização dos dashboards.
III- Técnicas de Data Mining podem ser utilizadas para identificar padrões, associações, agrupamentos, classificações ou tendências em grandes conjuntos de dados, mas seus resultados exigem interpretação crítica, validação e atenção a vieses, qualidade da amostra e pertinência do modelo.
IV- A carga incremental em um Data Warehouse elimina a necessidade de controle temporal dos dados, pois qualquer alteração em sistemas de origem deve sobrescrever integralmente os registros históricos para preservar apenas o estado atual das informações.
Analisadas as sentenças, estão CORRETAS apenas:
I- Em processos de ETL, a etapa de transformação pode envolver padronização de formatos, tratamento de valores ausentes, remoção de duplicações, conversão de tipos, aplicação de regras de negócio e conformidade entre dimensões oriundas de fontes distintas.
II- A qualidade dos dados em ambientes analíticos depende exclusivamente da ferramenta de visualização utilizada, pois inconsistências de origem, duplicidades, ausência de chaves de integração e divergências semânticas são corrigidas automaticamente durante a renderização dos dashboards.
III- Técnicas de Data Mining podem ser utilizadas para identificar padrões, associações, agrupamentos, classificações ou tendências em grandes conjuntos de dados, mas seus resultados exigem interpretação crítica, validação e atenção a vieses, qualidade da amostra e pertinência do modelo.
IV- A carga incremental em um Data Warehouse elimina a necessidade de controle temporal dos dados, pois qualquer alteração em sistemas de origem deve sobrescrever integralmente os registros históricos para preservar apenas o estado atual das informações.
Analisadas as sentenças, estão CORRETAS apenas:
Ano: 2026
Banca:
LEGALLE Concursos
Órgão:
CISCOPAR
Prova:
LEGALLE Concursos - 2026 - CISCOPAR - Analista em Informática |
Q4181828
Banco de Dados
Nos processos de integração de dados, o ETL
(Extrdct, Transform, Load) é amplamente utilizado para
consolidar informações provenientes de diferentes fontes
em repositórios analíticos, como Data Warehouses oü
Data Marts. A etapa de Load (Carga) corresponde à
inserção dos dados no sistema de destino após o processo
de extração e transformação. Nesse contexto, existem
diferentes estratégias de carga de dados. Uma delas é
caracterizada por carregar apenas registros novos ou que
foram alterados desde a última execução do processo,
otimizando o desempenho e reduzindo o volume de
processamento. Considerando isso, assinale a alternativa
que corresponde CORRETAMENTE a esse tipo de carga.
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RJ
Prova:
FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |
Q4181539
Banco de Dados
A Secretaria de Saúde de um município está implementando um
sistema de análise de dados para monitorar atendimentos em
unidades de saúde. O cientista de dados apresentou duas
abordagens para integrar dados de diferentes postos de saúde.
• Abordagem 1
− Extrair dados dos sistemas de cada posto (CSV, Excel, bancos locais)
− Transformar os dados em um servidor intermediário: padronizar formatos de data, validar CPF, limpar dados inconsistentes, calcular métricas agregadas
− Carregar apenas os dados já processados e limpos no Data Warehouse
• Abordagem 2
− Extrair dados dos sistemas de cada posto
− Carregar os dados brutos diretamente no Data Lake (Amazon S3)
− Transformar os dados, quando necessário, usando ferramentas de análise (SQL, Python, Spark)
Sobre essas abordagens, é correto afirmar que:
• Abordagem 1
− Extrair dados dos sistemas de cada posto (CSV, Excel, bancos locais)
− Transformar os dados em um servidor intermediário: padronizar formatos de data, validar CPF, limpar dados inconsistentes, calcular métricas agregadas
− Carregar apenas os dados já processados e limpos no Data Warehouse
• Abordagem 2
− Extrair dados dos sistemas de cada posto
− Carregar os dados brutos diretamente no Data Lake (Amazon S3)
− Transformar os dados, quando necessário, usando ferramentas de análise (SQL, Python, Spark)
Sobre essas abordagens, é correto afirmar que:
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUNPRESP-JUD
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - FUNPRESP-JUD - Analista de Tecnologia da Informação - Especialidade: Ciência de Dados e Inovação |
Q4176629
Banco de Dados
Acerca do armazenamento de Big Data, do pipeline de dados e dos conceitos de data lake, julgue o item subsequente.
Em pipelines de dados, a etapa de ingestão corresponde ao processo de eliminação permanente dos dados de origem após o carregamento no ambiente analítico.
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