Questões de Concurso Sobre banco de dados
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A respeito de data mart e data mining, julgue o item a seguir.
Um data mart de vendas oferece dados específicos, como metas, desempenho por região, histórico de clientes e sazonalidade de produtos, informações cruciais para que a equipe de vendas faça análises detalhadas e rápidas, comparando o desempenho entre regiões e ajustando estratégias com base em históricos e tendências específicas.
A respeito de data mart e data mining, julgue o item a seguir.
O uso de data mining permite, por exemplo, que uma empresa de varejo descubra padrões de compra ocultos em grandes volumes de dados, permitindo que a empresa crie promoções direcionadas ou ajuste o leiaute da loja para aumentar as vendas.
Julgue o item a seguir, que versa sobre a modelagem de dados.
No Snowflake Schema, as tabelas de dimensões são não normalizadas.
Julgue o item a seguir, que versa sobre a modelagem de dados.
Uma tabela está na 3.ª forma normal (3NF) se todos os atributos dependerem diretamente da chave primária.
A respeito de administração de banco de dados, julgue o item a seguir.
No PostgreSQL, o mecanismo TOAST é essencial para armazenar eficientemente dados de grande tamanho, permitindo que o banco de dados gerencie colunas com valores extensos, como TEXT e BYTEA, sem ultrapassar o limite de 16 KB por linha.
A respeito de administração de banco de dados, julgue o item a seguir.
Os Extended Events no Microsoft SQL Server são ferramentas de monitoramento e diagnóstico, que permitem rastrear eventos com baixo impacto de desempenho, com maior flexibilidade e precisão, substituindo o SQL Profile.
Acerca de data mining e data mart, julgue o item subsequente.
A técnica de clustering (agrupamento), em data mining, é utilizada para classificar dados em categorias predefinidas, facilitando a análise de grandes volumes de dados.
Acerca de data mining e data mart, julgue o item subsequente.
Um data mart é um repositório de dados orientado a um departamento ou a uma função específica dentro de uma organização.
O conceito de BI 3.0 (Business Intelligence 3.0) é caracterizado pela introdução de soluções de inteligência artificial para tomada de decisões automatizadas em tempo real.
Julgue o item seguinte, relativo a Business Intelligence 3.0 e data warehouse.
A principal característica de um data warehouse é armazenar dados em um ambiente de atualização contínua, no qual as informações são alteradas em tempo real, à medida que novos dados são gerados pelas fontes operacionais.
Em uma abordagem de Analytics, a análise descritiva permite que eventos futuros sejam previstos com base em dados históricos e algoritmos de machine learning.
No que se refere a testes de verificação de qualidade de códigos automatizados e a persistência, julgue o próximo item.
No JPA 2.0, a exceção OptimisticLockException pode ocorrer na tentativa de atualizar ou remover uma entidade modificada por outra transação, independentemente de controle de versão aplicado à entidade.
Julgue o item a seguir, a respeito da segurança da informação e dos vários tipos de ataques e suas características.
A principal maneira de se fazer a injeção SQL é a inserção de código no arquivo executável da aplicação, o qual será concatenado com comandos SQL e executado.
Acerca da arquitetura de sistemas analíticos e do ecossistema Apache Hadoop, julgue o próximo item.
O Hadoop é considerado ineficiente em cenários que exigem escalabilidade horizontal, sendo mais adequado para processamento em clusters pequenos.
Acerca da arquitetura de sistemas analíticos e do ecossistema Apache Hadoop, julgue o próximo item.
O MapReduce, um dos componentes principais do Hadoop, foi projetado para atender a demandas analíticas de alta frequência e baixa latência.
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
Um DW é projetado para armazenar dados operacionais históricos, utilizando a mesma estrutura dos dados transacionais, com o objetivo de diminuir a latência nas consultas analíticas.
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
No processo ETL, a etapa de transformação é responsável por aplicar as regras de adequação, convertendo os dados ao formato requerido pelo DW, garantindo sua consistência e usabilidade.
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
A multidimensionalidade é uma característica chave do OLAP, permitindo analisar dados em diferentes perspectivas, como tempo e localização.
O BI pode ser descrito como um termo abrangente que contempla ferramentas, metodologias, arquiteturas e bancos de dados com o objetivo de fornecer suporte às decisões gerenciais.
Acerca de armazenamento de dados, julgue o item subsequente.
Em sistemas de arquivos distribuídos, consistência eventual é uma característica que garante que, após determinado tempo, todas as réplicas dos dados estarão consistentes, sem a necessidade de sincronização imediata.
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