Questões de Concurso Sobre banco de dados
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I. O uso de um SGBD proporciona controle de redundância e maior consistência estrutural dos dados, pois centraliza o armazenamento e coordena o acesso por meio de catálogo e esquemas.
PORQUE
II. O SGBD, para atender a requisições remotas de múltiplas aplicações, frequentemente utiliza uma arquitetura de cliente-servidor, onde a lógica de aplicação reside no cliente e o motor do SGBD reside no servidor.
A INFRA S.A. passou a lidar com grandes volumes de dados heterogêneos oriundos de sensores de campo, relatórios de fiscalização, sistemas legados e bases externas. Para ampliar a capacidade analítica, a empresa pública adotou um ecossistema baseado em Apache Hadoop para armazenamento e processamento distribuído, integrando os dados consolidados a dashboards interativos desenvolvidos na ferramenta Qlik, voltados à alta gestão e a órgãos de controle. Com o objetivo de aprimorar a comunicação dos resultados analíticos, a INFRA S.A. também incorporou práticas de storytelling com dados, buscando transformar análises técnicas complexas em narrativas compreensíveis para gestores não técnicos, mantendo rigor informacional e rastreabilidade.
A partir da situação hipotética precedente, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
No ambiente descrito de BI da INFRA S.A., a combinação de particionamento da tabela de fatos por período temporal e o uso de índices bitmap nas chaves dimensionais contribuiriam para reduzir operações de I/O e acelerar consultas analíticas sobre grandes volumes históricos de dados.
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 uma arquitetura de Business Intelligence, um Data Warehouse deve substituir integralmente os sistemas transacionais da organização ao registrar operações diárias com alto volume de inserções, atualizações e exclusões em tempo real.
PORQUE
II- Em modelagem dimensional, tabelas fato armazenam exclusivamente descrições textuais de entidades de negócio, enquanto tabelas dimensão concentram medidas quantitativas, chaves de transações e valores numéricos agregáveis utilizados nas consultas OLAP.
Analisadas as sentenças, é CORRETO afirmar que:
I- Rotinas escritas em Oracle PL/SQL podem ser executadas diretamente no Microsoft SQL Server, pois PL/SQL e Transact-SQL são implementações equivalentes do padrão SQL/PSM, diferindo apenas na nomenclatura de comandos de criação de objetos.
PORQUE
II- Oracle Database e Microsoft SQL Server são SGBDs relacionais que suportam objetos programáveis no banco de dados, como procedimentos armazenados, funções, gatilhos e mecanismos de controle transacional, mas possuem dialetos, tipos, funções internas, tratamento de exceções e particularidades semânticas próprias.
Analisadas as sentenças, é CORRETO afirmar que:
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