Questões de Concurso Sobre banco de dados
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Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:
Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.
Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:
• Transacional e BI: o sistema de vendas gera registros financeiros que exigem consistência estrita (ACID). A equipe de analistas de negócios consome esses dados via painéis de BI que demandam baixa latência em consultas complexas com múltiplas junções (joins).
• Big Data e IA: o sistema de e-commerce gera petabytes de logs de navegação (clickstream) e dados de sensores IoT das lojas físicas (dados semiestruturados). A equipe de ciência de dados precisa acessar esses dados em seu formato bruto para treinar modelos preditivos, sem a perda de informações causada por agregações prematuras.
O arquiteto de dados precisa propor uma solução única que evite a duplicação de dados entre silos (um Data Warehouse para o BI e um Data Lake para a IA) e reduza o custo de armazenamento, mantendo a governança.
Considerando os requisitos apresentados e as características das arquiteturas modernas de dados, a abordagem arquitetural e de modelagem adequada é:
Com relação aos sistemas de arquivos distribuídos e aos sistemas de indexação, julgue o próximo item.
Sistemas de indexação impedem variações de desempenho em consultas analíticas, independentemente do volume de dados armazenados.
Com relação aos sistemas de arquivos distribuídos e aos sistemas de indexação, julgue o próximo item.
Em ambientes analíticos de ciência de dados, índices compostos podem apresentar melhor desempenho em consultas multidimensionais quando a ordem dos atributos indexados possui aderência aos padrões de filtragem utilizados nas consultas.
Acerca do armazenamento de Big Data, do pipeline de dados e dos conceitos de data lake, julgue o item subsequente.
O armazenamento orientado a objetos é incompatível com data lakes devido à natureza dos dados armazenados.
Acerca do armazenamento de Big Data, do pipeline de dados e dos conceitos de data lake, julgue o item subsequente.
Em pipelines de dados, a etapa de ingestão corresponde ao processo de eliminação permanente dos dados de origem após o carregamento no ambiente analítico.
Acerca do armazenamento de Big Data, do pipeline de dados e dos conceitos de data lake, julgue o item subsequente.
Em ambientes de Big Data, sistemas distribuídos de armazenamento permitem o processamento de grandes volumes de dados em múltiplos nós computacionais.
Acerca do armazenamento de Big Data, do pipeline de dados e dos conceitos de data lake, julgue o item subsequente.
Data lake é uma arquitetura destinada ao armazenamento exclusivo de dados estruturados, previamente organizados em tabelas relacionais.
Acerca do armazenamento de Big Data, do pipeline de dados e dos conceitos de data lake, julgue o item subsequente.
Em pipelines de dados, a etapa de transformação pode incluir limpeza, padronização e enriquecimento dos dados processados.
Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir.
Na arquitetura estabelecida, a camada voltada ao data analytics caracteriza-se pela natureza focada na análise descritiva e diagnóstica.
Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir.
Na primeira camada descrita, a operacionalização dos painéis em ferramentas como Power BI e Tableau permite integrar as informações do data warehouse central a múltiplas fontes de dados externas.
Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir.
Na primeira camada descrita, o funcionamento dos painéis de business intelligence fundamenta-se na estruturação multidimensional do data warehouse para viabilizar o processamento analítico de dados.
Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir.
Na segunda camada da arquitetura, a execução de algoritmos preditivos nos processos de data analytics, em linguagens como Python e R, está subordinada ao resultado dos processos de business intelligence.
Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir.
No contexto do sistema de suporte à decisão da arquitetura proposta, as ferramentas de gestão de conteúdo são alocadas na primeira camada com a função técnica de estruturar e modelar os dados relacionais numéricos armazenados no data warehouse.
Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.
O uso de slowly changing dimensions do tipo 2 em um esquema estrela permite rastrear o histórico de alterações em uma dimensão, inserindo uma nova linha a cada mudança e mantendo as linhas antigas para preservar a consistência das análises históricas.
Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.
Em um esquema estrela, alterar o grão da tabela-fato implica redefinir o nível de detalhe de cada linha, o que pode exigir revisão das dimensões associadas e impactar a granularidade das análises.
Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.
Em um esquema estrela, toda tabela-fato deve conter pelo menos uma medida numérica, pois sem ela não há como estabelecer relacionamento com as dimensões.
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