Questões de Concurso
Sobre etl (extract transform load) em banco de dados
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Em relação a big data e analytics, julgue o próximo item.
Comparado ao ETL, o ELT apresenta vantagens como
tempos menores de carregamento e de transformação de
dados, e, consequentemente, menor custo de manutenção.
No que se refere a técnicas de modelagem e aplicações de data warehousing, julgue o item seguinte.
ETL é um tipo de data integration com capacidades
analíticas sofisticadas que permite que os dados sejam
analisados a partir de visões multidimensionais complexas e
elaboradas. Além disso, esse sistema possibilita alterar e
analisar grandes quantidades de dados em várias perspectivas
diferentes.
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
ETL (extract transform load) é uma ferramenta utilizada para
extrair informações e realizar análise multidimensional no data
warehouse.
Um conjunto de programas de computador está sendo executado em um conjunto de servidores conectados em rede local, para alimentar um data warehouse a partir dos bancos de dados transacionais de uma empresa, sendo que: um primeiro programa realiza uma cópia de dados transacionais selecionados em estruturas de dados que formam um staging area; um segundo programa faz a leitura dos dados na staging area e alimenta estruturas de bancos de dados em um Operational Data Storage (ODS), que consolida dados operacionais de diversas aplicações e complementa conteúdo. Por fim, outro programa de aplicação faz a leitura do ODS e carrega estruturas de dados em uma estrutura não relacional de tabelas em um data warehouse.
Esse processo para integrar os bancos de dados que são heterogêneos é denominado:
Considere o fluxo de transformação do Pentaho Data Integration apresentado a seguir:
Os Passos S1, S2 e S3 realizam, respectivamente, operações de
Atenção: Para responder à questão , considere a imagem abaixo.
Considere, por hipótese, que a SANASA tenha adotado o padrão de arquitetura ETL de Big Data apresentado na figura abaixo.
Uma Analista da SANASA propôs essa arquitetura, considerando que
Um Auditor da SEFAZ-BA, observando as necessidades da organização, propôs um Data Warehouse (DW) com as seguintes características:
- na camada de dados resumidos ficam os dados que fluem do armazenamento operacional, que são resumidos na forma de campos que possam ser utilizados pelos gestores de forma apropriada.
- na segunda camada, ou no nível de dados históricos, ficam todos os detalhes vindos do ambiente operacional, em que se concentram grandes volumes de dados.
Com esta organização, os tipos de consulta analítica de maior frequência acessariam os dados resumidos, mais compactos e de mais fácil acesso e, em situações em que seja necessário um maior nível de detalhe, utilizar-se-iam os dados históricos.
O Auditor propôs um DW
Os processos de ETL são muito comuns para coletar e organizar dados de várias fontes.
Um importante componente desses processos, denominado control flow, permite que
A respeito de ETL, julgue o item a seguir.
O ambiente ETL permite a visualização dos dados para análise
de maneira multidimensional.
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