Questões de Concurso
Comentadas sobre etl (extract transform load) em banco de dados
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Em relação ao Processo ETL no contexto de DW, avalie as seguintes afirmações:
I. O tratamento de valores nulos, a padronização de campos e a detecção de dados duplicados são atividades típicas da fase de Extract (Extração).
II. Em um processo de ETL, os dados são geralmente carregados no Data Warehouse em tempo real para garantir a máxima atualidade das informações.
III. A fase de Load (Carregar) é responsável por inserir os dados na base de dados do DW. IV. O processo ETL envolve extrair dados de diversas origens, transforma-los para atender as necessidades da análise e, finalmente, carregá-los no destino.
Assinale a alternativa que apresenta APENAS as afirmações corretas.
Em relação ao processo de ETL, assinale a afirmativa correta.
Assinale a alternativa que representa uma operação típica de transformação de dados no contexto de ETL (Extract, Transform, Load).
Sobre as etapas do processo de ETL (Extract, Transform, Load), informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.
( ) A etapa de extract envolve a captura de dados de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos CSV (Comma-Separated Values), APIs (Application Programming Interfaces), entre outros.
( ) A etapa de transform envolve a inserção ou atualização dos dados em um destino, como um banco de dados, data warehouse ou data lake.
( ) A etapa de load envolve limpeza, formatação, agregação, conversão ou enriquecimento dos dados.
Para não comprometer o uso dessas chaves com a sobreposição de chaves oriundas de outras fontes, Pablo deve implementar uma chave artificial por meio de um(a):
O gestor de qualidade do MPU solicitou à analista de Business Intelligence Maria um Dashboard para monitorar o desempenho da tramitação dos processos ao longo do tempo.
O programador Pedro havia implementado o banco de dados MongoProc, no MongoDB, para armazenar os dados do sistema de tramitação de processos judiciais. Então, Maria solicitou a ele a consulta ao MongoProc para alimentar as tabelas: fato_proc (quantidade), dim_data, dim_estado. Pedro respondeu que não poderia fornecer apenas uma consulta, pois seria necessário transformar os dados NoSQL em relacional. Para implementar a solução, Maria poderá utilizar apenas as ferramentas disponíveis no MPU: MongoDB, PostgreSQL, MySQL, Flyway, Pentaho, QlikView e MicroStrategy.
Para transformar os dados NoSQL visando a alimentar as tabelas e construir o Dashboard, Maria deve:
Com relação a processos de banco de dados ETL (extração, transformação e carga), julgue o item subsequente.
Na extração incremental, apenas os dados alterados desde a última carga são extraídos, tornando o processo mais eficiente que a extração full, que recupera todos os dados da fonte.
Com relação a processos de banco de dados ETL (extração, transformação e carga), julgue o item subsequente.
Na modelagem de data warehouses, a abordagem top-down torna o processo ETL mais flexível e adaptável a mudanças nos requisitos de negócio, enquanto a abordagem bottom-up exige um ETL rígido e pouco adaptável a novas necessidades.
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.
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