Questões de Concurso
Sobre etl (extract transform load) em banco de dados
Foram encontradas 211 questões
1 - SQL (Standard Query Language)
2 – Web Services
3 - Processamento em lote
4 – Mapeamento de dados
A - Fornece instruções detalhadas para uma aplicação sobre como obter os dados necessários para processar. Ele também descreve qual campo de origem é correspondente ao campo de destino. Por exemplo, associar um atributo de uma tabela do banco de dados com outro atributo de outra tabela de outro banco de dados.
B - É o método mais comum de acessar e transformar os dados de um banco de dados relacional.
C - Refere-se a uma operação que envolve a movimentação de grandes volumes de dados entre dois sistemas durante o que é chamado de “janela”. Nesse período determinado, nenhuma ação pode ocorrer com o sistema-fonte, enquanto os dados são sincronizados.
D – É um método baseado na internet para fornecer dados ou funcionalidades a várias aplicações em tempo quase real. Esse método simplifica os processos de integração de dados e pode entregar, rapidamente, mais valor a partir dos dados.
No PDI, para implementar tarefas, como Carrega Salário, Calcula Classe e Armazena Classe, deve-se usar:
"São ferramentas de software cuja função é a extração de dados de diversos sistemas, transformação desses dados conforme regras de negócios e por fim o carregamento dos dados geralmente para um Data Mart e/ou Data Warehouse, porém nada impede que também seja para enviar os dados para um determinado sistema da organização"
Julgue o próximo item, relativo a otimização de consulta, ETL, modelo entidade-relacionamento e bancos de dados NoSQL.
No processo de otimização de consultas, são avaliados
diversos planos de execução, que variam de acordo com a
estrutura de arquivos e algoritmos de junção, entre outros.
I. Chamamos de ETL as ferramentas de software que são especializadas no processo de integração de dados. Elas são capazes de se conectar a diferentes fontes para extração de dados, transformar os dados quando necessário, e finalmente carrega-los na base que consolidará todas as informações importantes.
Il, O processo de transformação de dados nos permite a realização de diversas operações. A operação de transposição por exemplo, nos permite transforma linhas em colunas ou vice-versa. Já a operação de derivação ocorre quando, através de uma função de mapeamento, realizamos a mudança dos dados de domínio para um outro domínio.
III. Pentaho Data Integration, Oracle Data Integrator e Informatica Power Center são alguns exemplos de ferramentas de integração de dados conhecidas no mercado.
No contexto dos processos ETL (Extract, Transform & Load), analise as afirmativas a seguir.
I. A Stage Area é comumente usada para a limpeza, consolidação, agregação, alinhamento e outras funções aplicadas aos dados oriundos de múltiplas fontes.
II. Além de bancos de dados de produção, arquivos avulsos formatados como por exemplo CSV, planilhas, XML, JSON são frequentemente usados no processo de carga (load).
III. Na Stage Area são criados bancos de dados próprios com dados temporários apenas, cuja finalidade é aproveitar as facilidades de acesso e manipulação para as tarefas de transformação dos dados.
Está correto o que se afirma em
Julgue o próximo item, a respeito de ETL, ELT e data lake.
O processo ETL (extrair, transformar e carregar) permite
analisar grandes volumes de dados de forma rápida; para
isso, é necessário duplicar o espaço em disco e triplicar o
tempo no carregamento e na transformação de dados em
relação ao ELT (extrair, carregar e transformar), que
compacta os dados no carregamento.
Julgue os itens a seguir, a respeito do Azure Data Factory.
I É um serviço de integração de dados sem servidor totalmente gerenciado.
II Permite construir processos ETL e ELT sem código com facilidade em um ambiente visual intuitivo ou escrever seu próprio código.
III Fornece semântica e sintaxe do sistema de arquivos, segurança em nível de arquivo e escala.
Assinale a opção correta.
I. Extração de Dados de Fontes Diversas.
II. Transformação de dados.
III. Cargas dos dados.
IV. Multiplicação das informações.
Para realizar o pré-processamento dos dados, Lino deve usar uma ferramenta do tipo:
Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item a seguir.
No processo de data warehousing, ETL transforma os dados
oriundos de staging área, utilizando repositório de dados de
sistemas de processamento de transações online (OLTP)
como armazenamento temporário para inserir em data
warehouse.
Ferramentas denominadas extract transformation load (ETL) são utilizadas para extrair dados da coluna 1 e disponibilizá-los na coluna 2.
Julgue o item seguinte, referente a arquiteturas e aplicações data warehouse, ETL e OLAP.
No processo de ETL, na fase de transformação os dados são
padronizados, sendo transformados em um formato
unificado, independentemente do seu formato de origem.
A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.
A implementação correta dos processos de acesso a dados,
federação de dados e captura de mudanças possibilita o
acesso a essas informações por meio de um leque de
ferramentas ETL.
Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.
O ETL (Extract Transform Load) possui uma área de
preparação de dados localizada entre as fontes de dados e os
destinos de dados, que geralmente são data warehouses, data
marts ou outros repositórios de dados; uma staging area é
usada para o processamento de dados durante o processo de
ETL.
A proposta de modelo adequada e corretamente justificada é
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