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FCC - 2015 - CNMP - Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas
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Q486736

Banco de Dados BI (Business Intelligence) ,

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: CNMP Prova: FCC - 2015 - CNMP - Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas |

Q486736 Banco de Dados

Soluções informatizadas de Business Intelligence (BI) geralmente contêm sistemas que podem ser de diversos tipos, dependendo do objetivo das análises e do perfil do usuário, como:

Alternativas

Executive Information Systems (EIS) ou Sistemas de Informações Executivas, que são baseados em relatórios analíticos, normalmente utilizados por usuários de nível operacional.

Online Analytical Processing (OLAP), também conhecidos como sintéticos, que baseiam-se em transações, como: Sistemas Contábeis; Aplicações de Cadastro; Sistemas de Compra, Estoque, Inventário; ERPs; CRMs.

Decision Support Systems (DSS) ou Sistemas de Apoio a Decisão, voltados para profissionais que atuam no nível estratégico das empresas, como diretoria e presidência. Oferecem, para tanto, um conjunto de indicadores chave de desempenho como o CMMI.

Management Information Systems (MIS) ou Sistemas de Informações Gerenciais, que permitem análises mais profundas, com a realização de simulações de cenários. Por vezes, utilizam-se de ferramentas de Data Mining para identificação de cruzamentos não triviais. São utilizados por analistas de negócio no nível tático.

Online Transactional Processing (OLTP) ou Sistemas transacionais, que fornecem subsídio para tomadas de decisão a partir de análises realizadas sobre bases de dados históricas, por vezes com milhões de registros a serem totalizados.

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Q486737

Banco de Dados DW - Data Warehouse ,

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: CNMP Prova: FCC - 2015 - CNMP - Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas |

Q486737 Banco de Dados

Em relação ao Data Warehouse (DW) e conceitos associados, é correto afirmar:

Alternativas

Ao contrário do que ocorre com as bases operacionais, o DW, por conter dados históricos, demanda alta taxa de atualização. Desse modo, deve ser atualizado a cada 4, ou no máximo, 24 horas. Além disso, sofre muitas modificações, embora de forma controlada.

Ferramentas OLAP podem operar sobre bases de dados armazenadas em SGBDs orientados a objetos. Esta forma de armazenamento é conhecida como OOLAP ou Object OLAP. Também podem operar em bases relacionais, conhecidas como ROLAP ou Relational OLAP, que não são multidimensionais.

Os maxicubos apresentam a característica de possuir armazenamento e indexação em estruturas de dados que otimizam atualizações ao invés de consultas. Quando o modelo multidimensional é processado, nova base é gerada, contendo somente as agregações, em formato próprio, utilizando-se de estruturas apropriadas para pesquisas.

Uma das formas de apresentação de um banco de dados multidimensional é através do Modelo SnowStar ou Estrela de Neve. É um modelo simples e eficiente, caracterizado por possuir uma única tabela de fatos e chaves simples nas tabelas de dimensões. Cada dimensão é representada por uma única tabela.

Com relação à granularidade, as bases de dados operacionais trabalham com o maior nível de detalhe possível, ou seja, maior granularidade. Já no DW pode haver diversos graus de agregação e resumo dos dados. A correta determinação da granularidade exerce papel fundamental no planejamento de capacidade e desempenho do DW.

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Q486738

Banco de Dados DW - Data Warehouse , ETL (Extract Transform Load) ,

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: CNMP Prova: FCC - 2015 - CNMP - Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas |

Q486738 Banco de Dados

Considere que a equipe de Analistas de Desenvolvimento de Sistemas do CNMP está projetando a arquitetura para o Data Warehouse (DW) da instituição, conforme mostra a figura abaixo:

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

É correto afirmar que esta arquitetura

Alternativas

é bottom-up. Garante a existência de um único conjunto de aplicações para ETL, ou seja, extração, limpeza e integração dos dados, embora os processos de manutenção e monitoração fiquem descentralizados.

é bottom-up, pois primeiro a equipe cria um DW e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o DW em áreas menores gerando pequenos bancos orientados por assuntos aos departamentos.

é bottom-up. Permite um rápido desenvolvimento, pois a construção dos Data Marts é altamente direcionada. Normalmente um Data Mart pode ser colocado em produção em um período de 2 a 3 meses.

é top-down. A partir do DW são extraídos os dados e metadados para os Data Marts. Nos Data Marts as informações estão em maior nível de sumarização e, normalmente, não apresentam o nível histórico encontrado no DW.

é top-down, pois possui um retorno de investimento muito rápido ou um faster pay back. O propósito desta arquitetura é a construção de um DW incremental a partir de Data Marts independentes.

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Q486739

Banco de Dados Data Mining , BI (Business Intelligence) ,

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: CNMP Prova: FCC - 2015 - CNMP - Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas |

Q486739 Banco de Dados

Em relação às ferramentas de Data Discovery e os fundamentos de Data Mining, é correto afirmar:

Alternativas

As ferramentas de Data Mining permitem ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Esses tipos de ferramentas podem utilizar técnicas avançadas de computação como redes neurais, algoritmos genéticos e lógica nebulosa, dentre outras.

Data Mining é o processo de descobrir conhecimento em banco de dados, que envolve várias etapas. O KDD – Knowledge Discovery in Database é uma destas etapas, portanto, a mineração de dados é um conceito que abrange o KDD.

A etapa de KDD do Data Mining consiste em aplicar técnicas que auxiliem na busca de relações entre os dados. De forma geral, existem três tipos de técnicas: Estatísticas, Exploratórias e Intuitivas. Todas são devidamente experimentadas e validadas para o processo de mineração.

Os dados podem ser não estruturados (bancos de dados, CRM, ERP), estruturados (texto, documentos, arquivos, mídias sociais, cloud) ou uma mistura de ambos (emails, SOA/web services, RSS). As ferramentas de Data Discovery mais completas possuem conectividade para todas essas origens de dados de forma segura e controlada.

Estima-se que, atualmente, em média, 80% de todos os dados disponíveis são do tipo estruturado. Existem diversas ferramentas open source e comerciais de Data Discovery. Dentre as open source está a InfoSphere Data Explorer e entre as comerciais está a Vivisimo da IBM.

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Q486741

Banco de Dados Gatilhos (Triggers) , PL-SQL ,

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: CNMP Prova: FCC - 2015 - CNMP - Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas |

Q486741 Banco de Dados

No Oracle um trigger é um bloco PL/SQL armazenado no banco de dados e acionado (executado) em resposta a um evento especificado. Nesse contexto, observe o trigger a seguir:

Considere que:

- A tabela empregados contém os campos citados no trigger;
- O banco de dados está aberto e funcionando em condições ideais;
- O funcionário cujo sobrenome é Souza possui como id_emp o valor 'VEND'.

Ao se executar a instrução UPDATE empregados SET salario = 5500 WHERE sobrenome='Souza'; é correto afirmar que

Alternativas

o trigger gera uma exceção, exibindo a mensagem 'Funcionário não pode ganhar mais que R$ 5000'.

a condição do trigger será violada, pois somente empregados cujo id_emp não seja 'PRES' ou 'DIRE' poderão receber salário de mais de 5000.

a operação de atualização será executada com sucesso, pois o trigger não restringe a entrada de valores maiores que 5000.

a condição do trigger será violada, pois apenas empregados cujo id_emp seja 'PRES' ou 'DIRE' poderão ter o campo salario alterado.

a operação de atualização será bem sucedida, pois a condição especificada no trigger não é violada por instruções do tipo UPDATE.

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1: D

2: E

3: D

4: A

5: A

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