Questões de Banco de Dados para Concurso - Página 17

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Analista Fazendário |

Q3968385 Banco de Dados

Em um pipeline de dados, o modelo ETL (Extract, Transform, Load) caracteriza-se pela realização das transformações antes da carga dos dados no sistema de destino, enquanto o modelo ELT (Extract, Load, Transform) adia as transformações para depois da ingestão dos dados em um ambiente analítico. Nesse contexto, a alternativa mais coerente com os impactos em escalabilidade, custo computacional e planejamento em cenários de big data é:

A

Em pipelines baseados em ETL, as transformações realizadas antes da carga exigem maior planejamento das regras de negócio, dos recursos computacionais intermediários e dos custos de processamento, especialmente quando o volume de dados é elevado.

B

O modelo ELT pressupõe que todas as transformações sejam simples e de baixo custo, pois a escalabilidade do ambiente analítico dispensa preocupações com uso de recursos computacionais.

C

Em ambientes de big data, o uso de ETL elimina a necessidade de planejamento prévio da infraestrutura, uma vez que as transformações são realizadas fora do sistema de destino, reduzindo custos operacionais.

D

A adoção de ELT inviabiliza práticas de governança e controle de qualidade, uma vez que dados brutos são carregados sem transformação prévia.

E

ETL e ELT apresentam impactos equivalentes em termos de custo e desempenho, sendo a escolha entre eles determinada pela ferramenta de orquestração adotada.

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Q3968381

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Analista Fazendário |

Q3968381 Banco de Dados

No processo de descoberta de conhecimento (KDD), a etapa de mineração de dados se caracteriza por

A

tratar problemas, tais como valores faltantes, duplicidades e inconsistências.

B

integrar fontes heterogêneas de dados transacionais.

C

visualizar dados consolidados em dashboards interativos.

D

aplicar algoritmos para extração de padrões, modelos ou relações relevantes.

E

validar semanticamente o conhecimento junto aos especialistas.

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Q3964128

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Analista em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3964128 Banco de Dados

Considere, hipoteticamente, que o SAAE de Indaiatuba implantou uma solução de BI para acompanhar indicadores como consumo médio por região, inadimplência, perdas na distribuição de água e eficiência operacional. Para isso, foi planejada a criação de Datamarts alimentados periodicamente a partir dos sistemas transacionais existentes. Sobre os conceitos de Datamarts e processos ETL, no contexto de soluções de BI, assinale a afirmativa correta.

A

Datamarts executam análises e operações de cadastro/atualização de dados em tempo real.

B

A utilização de ETL elimina a necessidade de modelagem dimensional, pois os dados são carregados sem tratamento.

C

Datamarts são bancos de dados operacionais que armazenam dados em tempo real para processamento de transações.

D

O processo ETL envolve a extração dos dados das fontes, sua transformação conforme regras de negócio e posterior carga em estruturas analíticas.

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Q3964123

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Analista em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3964123 Banco de Dados

A correta modelagem de dados é essencial para garantir integridade, desempenho e manutenção dos sistemas corporativos. Em autarquias como o SAAE de Indaiatuba, bancos de dados mal modelados podem gerar inconsistências em cadastros de consumidores, medições de consumo e faturamento. Considerando os princípios de normalização de dados, assinale a afirmativa correta.

A

A Primeira Forma Normal (1FN) permite atributos multivalorados em uma mesma coluna.

B

A Terceira Forma Normal (3FN) elimina dependências transitivas entre atributos não chave.

C

A normalização visa aumentar a redundância de dados para melhorar a performance das consultas.

D

A normalização exige que todos os atributos não chave dependam diretamente da chave primária, o que elimina a necessidade de chaves estrangeiras entre tabelas relacionadas.

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Q3963912

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Técnico em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3963912 Banco de Dados

No âmbito do SAAE de Indaiatuba está sendo implantado um novo sistema informatizado para controle de ligações de água, consumidores e leituras de hidrômetros, com impacto direto no processo de faturamento mensal. No modelo lógico aprovado, foram definidas as entidades Consumidor, LigacaoAgua e Leitura, com os seguintes relacionamentos:

• Um Consumidor pode possuir uma ou mais Ligações de Água;
• Cada Ligação de Água registra várias Leituras ao longo do tempo.

Ao converter esse modelo para o modelo físico, a equipe de TI do SAAE precisa implementar corretamente tabelas, chaves, tipos de dados e restrições de integridade em um Sistema de Gestão de Banco de Dados (SGBD) relacional, garantindo consistência dos dados operacionais e confiabilidade no faturamento. Considerando a conversão do modelo lógico para o modelo físico no contexto apresentado, relacione adequadamente as colunas a seguir.

1. Garantir que cada ligação de água seja identificada de forma única no banco de dados.
2. Assegurar que uma leitura não possa existir sem estar associada a uma ligação válida.
3. Definir como o SGBD irá armazenar o número da matrícula do consumidor.
4. Implementar o relacionamento entre LigacaoAgua e Consumidor no banco de dados.

( ) Criação de uma chave estrangeira em LigacaoAgua referenciando a tabela Consumidor.
( ) Definição de uma chave primária na tabela LigacaoAgua.
( ) Atribuição do tipo de dado VARCHAR com tamanho adequado ao campo matricula.
( ) Criação de uma chave estrangeira em Leitura referenciando a tabela LigacaoAgua.

A sequência está correta em

A

1, 4, 2, 3.

B

2, 1, 3, 4.

C

4, 1, 3, 2.

D

4, 2, 3, 1.

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Q3963910

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Técnico em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3963910 Banco de Dados

No SAAE de Indaiatuba, determinados controles operacionais do sistema de faturamento e arrecadação exigem a aplicação automática de regras de negócio diretamente no banco de dados, como o registro de histórico de alterações e a validação de operações críticas. Para isso, a equipe técnica utiliza stored procedures e triggers. Diante do exposto, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) Stored proceduressão blocos de códigos armazenados no banco de dados que podem ser executados sob demanda por aplicações ou usuários autorizados.
( ) Triggers são acionadas automaticamente em resposta a eventos como INSERT, UPDATE ou DELETE sobre uma tabela.
( ) Stored procedures não podem receber parâmetros de entrada, pois sua execução é totalmente estática.
( ) Triggers podem ser utilizadas para impor regras de integridade e auditoria sem necessidade de execução explícita pelo usuário.

A sequência está correta em

A

F, F, V, F.

B

V, F, V, F.

C

F, V, F, V.

D

V, V, F, V.

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Q3963909

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Técnico em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3963909 Banco de Dados

No sistema de gestão do SAAE de Indaiatuba, informações cadastrais são armazenadas nas tabelas consumidores(id, nome) e ligacoes(id_consumidor, matricula). Para fins de auditoria, é necessário consultar simultaneamente dados de ambas as tabelas. Nesse contexto, assinale, a seguir, a consulta SQL correta para listar o nome do consumidor juntamente com a matrícula da ligação de água.

A

SELECT nome, matricula FROM consumidores JOIN ligacoes ON consumidores.id = ligacoes.id_consumidor;

B

SELECT consumidores.nome, ligacoes.matricula FROM consumidores, ligacoes;

C

SELECT nome, matricula FROM consumidores WHERE consumidores.id = ligacoes.id_consumidor;

D

SELECT nome, matricula FROM consumidores INNER JOIN matricula;

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Q3963908

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Técnico em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3963908 Banco de Dados

Considere que em um banco de dados utilizado pelo setor administrativo do SAAE, a tabela funcionarios armazena informações funcionais para fins de controle interno, contendo os campos id, nome, cargo e salario. Considerando o SQL padrão, assinale a alternativa que retorna apenas os nomes dos funcionários, cujo salário seja superior a R$ 5.000,00.

A

SELECT nome FROM funcionarios WHERE salario > 5000;

B

SELECT funcionarios.nome WHERE salario > 5000;

C

SELECT nome FROM funcionarios HAVING salario > 5000;

D

SELECT nome FROM funcionarios WHERE salario >= '5000';

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Q3961432

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961432 Banco de Dados

Em bancos de dados NoSQL, o modelo que atende conjuntos altamente conectados é chamado de

A

documentos.

B

memória.

C

pesquisa.

D

chave-valor.

E

grafos.

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Q3961429

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961429 Banco de Dados

Assinale a opção que corresponde ao modelo, em Big Data, utilizado para processar paralelamente grandes volumes de dados.

A

process control

B

data break

C

map reduce

D

file management

E

volume parallel

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Q3961426

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961426 Banco de Dados

Em bancos de dados NoSQL, a funcionalidade que permite o armazenamento de objetos, e não apenas de registros, é

A

wide column store.

B

key/value store.

C

document store.

D

graph store.

E

column oriented store,

Q3961424

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961424 Banco de Dados

No contexto de arquiteturas modernas para o ecossistema de Big Data, a organização funcional visa gerenciar o ciclo de vida do dado sob os pilares de volume, velocidade e variedade. Considerando as camadas funcionais e os princípios de processamento distribuído, assinale a opção correta.

A

O processamento de dados pode ser viabilizado por modelos de computação distribuída, permitindo a execução de cargas de trabalho tanto em lotes (batch) quanto em fluxos contínuos (streaming), visando à conversão de dados brutos em informações estruturadas ou semiestruturadas para consumo posterior.

B

Em arquiteturas de Big Data, o paradigma predominante é o schema-on-write, que exige que todos os dados (mesmo os não estruturados) sejam validados e tipados rigidamente antes de serem persistidos no sistema de armazenamento.

C

A camada de consumo ou visualização é opcional, dado que a extração de valor e o suporte à decisão ocorrem de forma automática e intrínseca durante o processo de transporte de dados entre os nós do cluster.

D

A camada de persistência em Big Data fundamenta-se obrigatoriamente em sistemas relacionais com propriedades ACID, visando garantir a integridade referencial estrita em todas as etapas do pipeline.

E

A camada de ingestão limita-se à coleta de dados em repouso via processos puramente batch, sendo tecnicamente incapaz de capturar fluxos de dados contínuos originados de sensores ou logs.

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Q3961421

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961421 Banco de Dados

No ecossistema de dados corporativos, diferentes abordagens e arquiteturas são aplicadas conforme a natureza dos dados e o objetivo analítico. A esse respeito, considere as descrições a seguir.
1 Refere-se à análise de conjuntos de dados que superam a capacidade de processamento dos sistemas convencionais, integrando alta variedade (estruturados e não estruturados) e exigindo escalabilidade horizontal.
2 Abordagem voltada a conjuntos de dados estruturados e predefinidos, com foco em descrever eventos passados (análise descritiva) e responder a perguntas de negócio por meio de indicadores históricos (KPIs).
3 Caracteriza-se pelo processamento de fluxos (streams) com alta velocidade, em que a geração de valor depende da capacidade de processar e reagir à informação em tempo real ou quase real.
4 Utiliza métodos científicos, estatísticos e modelos computacionais para realizar análises preditivas e prescritivas, visando a descoberta de padrões e a antecipação de tendências.
Assinale a opção correta.

A

As descrições 1 e 3 apresentam características fundamentais do conceito de Big Data: volume, variedade e velocidade.

B

As descrições 2 e 4 descrevem exclusivamente as propriedades tecnológicas de sistemas de Big Data.

C

As descrições 1 e 2 referem-se estritamente à análise de dados tradicional e ao business intelligence (BI), respectivamente.

D

As descrições 3 e 4 descrevem, respectivamente, processos de armazenamento estático e persistência de dados em data warehouses.

E

Todas as descrições correspondem ao conceito de ciência de dados

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Q3961417

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961417 Banco de Dados

De acordo com as diretrizes do DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge), assinale a opção correta acerca de conceitos de governança e gestão de dados.

A

A governança de dados deve ser aplicada exclusivamente aos ambientes analíticos (data lakes), sendo prescindível nos sistemas transacionais, dado que estes operam sob regras de integridade referencial nativas dos bancos de dados relacionais.

B

A governança de dados foca primordialmente na administração da infraestrutura física (servidores e redes), sendo uma atribuição operacional exclusiva do departamento de tecnologia da informação (TI).

C

A qualidade de dados é tratada como uma disciplina multidimensional cujas dimensões (como acurácia, completude, consistência, tempestividade e unicidade) devem ser definidas e medidas com base nos requisitos e na criticidade do negócio.

D

Em modelos de governança robustos, o papel do data steward (curador de dados) torna-se desnecessário, uma vez que as ferramentas de catálogo de dados automatizam as decisões sobre o ciclo de vida da informação.

E

Os metadados dividem-se em técnicos, de negócio e operacionais, abrangendo desde a estrutura de tabelas até regras de negócio, linhagem de dados (lineage) e definições de responsabilidade.

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Q3960599

Ano: 2026 Banca: IV - UFG Órgão: UFSCAR Prova: IV - UFG - 2026 - UFSCAR - Analista de TI |

Q3960599 Banco de Dados

Procedimentos e funções armazenadas (stored procedures e stored functions) em PostgreSQL, versão 11 ou superior, possibilitam a realização de processamento sobre os dados dentro do próprio gerenciador de banco de dados, sabendo que isso permite

A

reduzir a necessidade de idas e vindas ao banco de dados pela aplicação, sendo que stored procedures podem realizar controle de transações, enquanto stored functions podem ser chamadas dentro de consultas (queries) SQL.

B

alocar a lógica de negócio no próprio banco de dados, sendo que tanto stored procedures quanto stored functions podem ser chamadas dentro de consultas (queries) SQL realizadas pelas aplicações.

C

realizar processamento centrado nos dados dentro do próprio gerenciador de banco de dados, com a possibilidade de fazer commit ou rollback de transações no caso de stored functions.

D

melhorar o desempenho por meio da realização de processamento dentro do próprio banco de dados e do controle fino de transações, tanto em stored procedures quanto em stored functions.

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Q3957380

Ano: 2026 Banca: Instituto Consulplan Órgão: Prefeitura de Venda Nova do Imigrante - ES Prova: Instituto Consulplan - 2026 - Prefeitura de Venda Nova do Imigrante - ES - Fiscal de Obras e Posturas |

Q3957380 Banco de Dados

A Prefeitura Municipal de Venda Nova do Imigrante mantém um banco de dados para armazenar informações de cidadãos cadastrados em seus serviços públicos. Para garantir organização dos registros e facilitar consultas e relacionamentos entre tabelas, são utilizados conceitos fundamentais da modelagem de dados. Considerando a situação hipotética, representa a principal finalidade da chave primária em uma tabela de banco de dados relacional:

A

Campo descritivo.

B

Identificador único.

C

Controle de acesso.

D

Ordenação de dados.

E

Armazenamento de texto.

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Q3956767

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Gestão Tributária - Conhecimentos Específicos (P3) |

Q3956767 Banco de Dados

Uma Secretaria da Fazenda Estadual está reestruturando seu modelo de governança de dados fiscais. Atualmente, três áreas distintas gerenciam dados tributários: a Coordenadoria de Fiscalização, a Subsecretaria de Arrecadação e a Diretoria de Tecnologia da Informação. Cada área mantém seus próprios padrões de qualidade, políticas de acesso e definições de metadados, gerando inconsistências nas análises. Para resolver o problema, a alta administração decidiu criar uma estrutura de governança onde representantes das três áreas se reúnem periodicamente para deliberar sobre políticas, padrões e prioridades relacionadas aos dados tributários. As decisões sobre frameworks de qualidade, taxonomias de metadados e diretrizes de acesso são tomadas através de votação pelos membros, com cada área tendo poder de voto proporcional ao volume de dados sob sua responsabilidade. Adicionalmente, foram estabelecidos padrões corporativos mínimos obrigatórios, enquanto cada área mantém autonomia para decisões operacionais específicas de seus processos internos, desde que em conformidade com os padrões aprovados pelo grupo deliberativo.

Nesse caso, a governança de dados implementada foi

A

federada, pois estabelece padrões corporativos centrais enquanto permite que cada área mantenha controle operacional sobre seus próprios dados e processos locais.

B

colegiada, pois as decisões são tomadas por um comitê com representantes de múltiplas áreas através de consenso e participação coletiva nas definições.

C

centralizada, pois concentra as decisões sobre dados tributários em um único comitê central que define políticas uniformes para todas as áreas da Secretaria.

D

descentralizada, pois mantém a autonomia das três coordenadorias para tomarem decisões independentes sobre seus respectivos conjuntos de dados fiscais.

E

compartilhada, pois distribui responsabilidades entre tecnologia e negócio, com a área de TI implementando infraestrutura e as áreas fiscais definindo regras tributárias.

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Q3956764

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Gestão Tributária - Conhecimentos Específicos (P3) |

Q3956764 Banco de Dados

A Secretaria da Fazenda de determinado Estado implementou uma solução corporativa para centralizar dados fiscais provenientes de múltiplas fontes heterogêneas: declarações de contribuintes, notas fiscais eletrônicas, dados cadastrais e informações de fiscalizações. A equipe técnica precisava garantir escalabilidade, processamento de grandes volumes e capacidade analítica para identificar irregularidades tributárias. Após análise, optou-se por uma arquitetura que permite armazenar dados brutos em formato nativo, aplicar transformações sob demanda mediante ferramentas de processamento distribuído e disponibilizar estruturas otimizadas para consultas analíticas pelos auditores fiscais, mantendo a governança através de controles transacionais sobre os metadados.

A arquitetura implementada

A

constitui um Data Lakehouse, que combina a flexibilidade do armazenamento de dados brutos em formato nativo com capacidades de processamento estruturado e consultas analíticas otimizadas, aplicando camadas de gerenciamento transacional sobre metadados mediante protocolos como Delta Lake ou Apache Iceberg, viabilizando transformações sob demanda e governança de dados para análises tributárias complexas.

B

representa um Data Lake federado com camadas de virtualização, que integram fontes heterogêneas mediante conectores distribuídos sem replicação física dos dados, aplicando transformações em tempo real através de processamento streaming para disponibilizar visões consolidadas aos usuários fiscais, mantendo os dados originais nos sistemas de origem com acesso mediante queries federadas.

C

corresponde a um Data Warehouse tradicional, pois consolida dados estruturados mediante processos ETL prévios, aplicando modelagem dimensional em esquema estrela para viabilizar consultas OLAP pelos gestores tributários, garantindo consistência transacional através de protocolos ACID nas camadas de apresentação dos dados fiscais consolidados.

D

corresponde a um Data Mart departamental, uma vez que atende exclusivamente às demandas analíticas da área tributária, implementando subconjuntos especializados dos dados corporativos com modelagem otimizada para relatórios gerenciais, utilizando processos de extração incremental dos sistemas transacionais para alimentar as estruturas dimensionais específicas do domínio fiscal.

E

caracteriza um Data Lake convencional, que armazena dados em estado bruto sem aplicar transformações prévias, utilizando o método point to data para suportar volumes massivos de metadados.

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Q3956763

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Gestão Tributária - Conhecimentos Específicos (P3) |

Q3956763 Banco de Dados

Uma Secretaria da Fazenda Estadual recebeu uma base de dados contendo 2,3 milhões de registros de declarações fiscais para análise de conformidade tributária. Durante a fase de exploração inicial, a equipe técnica identificou diversos problemas: campos de CNPJ com formatações inconsistentes (alguns com pontuação, outros sem), valores monetários registrados com separadores decimais divergentes (vírgula e ponto), datas em formatos distintos (DD/MM/AÄAA, AAAA-MM-DD), campos obrigatórios vazios em aproximadamente 12% dos registros, e a presença de valores extremos de receita bruta (outliers) que distorciam as análises estatísticas. Além disso, a variável "regime tributário" apresentava categorias redundantes devidoa erros de digitação (ex: "Simples Nacional", "SIMPLES NACIONAL", "Simples nacional"). Para viabilizar a análise de risco fiscal e a construção de modelos preditivos, tornou-se necessário aplicar técnicas sistemáticas de preparação dos dados antes do processamento analítico. Considerando as melhores práticas de pré-processamento de dados, o tratamento correto e adequado para essa situação é

A

aplicar tokenização em campos textuais para fragmentar as informações em unidades menores, utilização de técnicas de stemming e lemmatização para uniformizar as categorias de regime tributário, implementação de métodos de detecção de anomalias baseados em Isolation Forest para identificar registros fiscais suspeitos e preenchimento de valores ausentes mediante algoritmos de interpolação linear ou polinomial, assegurando a completude da base de dados para processamento posterior.

B

iniciar com a aplicação de técnicas de feature scaling através de padronização z-score em todas as variáveis numéricas para centralizá-las em média zero e desvio padrão unitário, seguida de codificação ordinal para variáveis categóricas respeitando hierarquias naturais, detecção de outliers multivariados mediante distância de Mahalanobis e imputação de dados faltantes exclusivamente por valores constantes predefinidos conforme regras de negócio tributário, evitando métodos estatísticos que alterem distribuições originais.

C

priorizar, inicialmente, a exclusão automática de todos os registros que apresentem campos obrigatórios vazios, seguida da aplicação de técnicas de winsorização para substituir valores extremos pelos percentis 5 e 95, padronização das strings mediante conversão para maiúsculas e remoção de acentuação, garantindo assim a integridade da base sem necessidade de imputação de dados faltantes que poderia introduzir viés nas análises tributárias.

D

aplicar técnicas de normalização min-max em todas as variáveis numéricas para escaloná-las entre 0 e 1, realizar a codificação one-hot encoding nas variáveis categóricas incluindo a variável regime tributário, implementar detecção de outliers através do método de Tukey (IQR) com remoção automática dos valores identificados e utilizar forward fill para preencher dados faltantes sequencialmente, preservando a ordenação temporal dos registros fiscais.

E

padronizar formatos mediante expressões regulares para unificar CNPJ, valores monetários e datas em padrões consistentes, tratamento de dados faltantes através de análise contextual para decidir entre imputação (por média, mediana ou algoritmos como KNN) ou exclusão baseada em criticidade, normalização de texto com conversão para caixa baixa, remoção de espaços extras para eliminar duplicatas categóricas e análise criteriosa de outliers distinguindo valores legítimos de erros de registro antes de qualquer ação corretiva.

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Q3956762

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Gestão Tributária - Conhecimentos Específicos (P3) |

Q3956762 Banco de Dados

Um sistema estadual de arrecadação consolida diariamente indicadores tributários provenientes de múltiplas fontes e, para acelerar leituras repetitivas desses indicadores já consolidados, a equipe de Dados está avaliando armazená-los em um banco NoSQL do tipo chave-valor. Considerando as características desse modelo de dados, a justificativa que melhor fundamenta essa escolha é:

A

Suporte para recuperação de valores por chave com latência muito baixa, adequado a leituras repetitivas.

B

Habilidade de distribuir grandes volumes de indicadores entre diversos nós utilizando estratégias de particionamento por chave, favorecendo escalabilidade horizontal em cenários de alta demanda e leituras repetitivas.

C

Integração com frameworks de análise em lote que utilizam chaves de agrupamento para processar periodicamente grandes volumes de dados tributários consolidados com leituras repetitivas.

D

Possibilidade de organizar indicadores tributários em estruturas desnormalizadas onde cada conjunto consolidado é tratado como um registro chaveado, reduzindo a dependência de consultas internas e externas.

E

Capacidade de aplicar políticas de replicação baseadas em chaves de partição, garantindo que indicadores críticos permaneçam disponíveis e acelerando leituras repetitivas, mesmo sob falhas de nós.

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Questões de Concurso Sobre banco de dados

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