Questões de Concurso
Sobre etl (extract transform load) em banco de dados
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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.
Acerca de conceitos pertinentes à elaboração de banco de dados georreferenciados, julgue o item a seguir. Nesse sentido, considere que a sigla ETL, sempre que empregada, se refere a extract, transform and load.
Embora estejam geralmente associadas aos próprios softwares GIS (Geographic Information System), as ferramentas de ETL do modelo toolbox, em boa parte, não permitem o uso de funcionalidades típicas desses softwares em uma abordagem model builder.
Acerca de conceitos pertinentes à elaboração de banco de dados georreferenciados, julgue o item a seguir. Nesse sentido, considere que a sigla ETL, sempre que empregada, se refere a extract, transform and load.
Com o objetivo de estabelecer consenso para o desenvolvimento de tecnologias, o Open Geospatial Consortium desenvolveu um padrão complexo para a representação dos dados espaciais e das funções espaciais a serem empregados em sistemas computacionais.
Acerca de conceitos pertinentes à elaboração de banco de dados georreferenciados, julgue o item a seguir. Nesse sentido, considere que a sigla ETL, sempre que empregada, se refere a extract, transform and load.
Na segurança de bancos de dados geoespaciais, o controle de acesso regula, porém não limita quem pode acessar, modificar e deletar dados sensíveis relacionados à localização geográfica. Para tal, uma estratégia eficiente de controle de acesso é a autorização granular.
Acerca de conceitos pertinentes à elaboração de banco de dados georreferenciados, julgue o item a seguir. Nesse sentido, considere que a sigla ETL, sempre que empregada, se refere a extract, transform and load.
As ferramentas de ETL do modelo codesandbox consistem de softwares de interface model builder, que não permitem atuar nas informações geográficas a partir do conceito de objetos e(ou) geo-objetos, assim como das principais linguagens de programação em uso.
Julgue o item seguinte, relativo à ciência de dados.
Diferentemente do ETL (extração, transformação e carga), o ELT carrega os dados para que sejam manipulados em um data lake, que é um ambiente preparado para armazenar dados, estruturados e não estruturados, em larga escala.
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.
I - O ETL serve para integrar, preparar e organizar dados de diversas fontes, tornando-os úteis para análise, tomada de decisões e geração de insights.
II - Combina dados de várias fontes (banco de dados, APIs, arquivos CSV, planilhas e outros) em um único local, como um data warehouse ou data lake.
III - O carregamento é a etapa do ETL responsável por garantir que os dados estejam no formato correto e prontos para análise.
Qual(is) afirmativa(s) está(ão) correta(s)?
(__) 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:
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