Questões de Concurso
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Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
IF-RS
Prova:
FUNDATEC - 2023 - IF-RS - Professor - Informática Geral |
Q2361756
Banco de Dados
Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando os repositórios específicos de dados às
suas características.
Coluna 1
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Mining.
Coluna 2
( ) Conhecido também como mineração de dados. Sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações, gerando novos subgrupos de dados.
( ) Centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes. Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
( ) É uma forma simples de utilizar outro repositório mencionado acima com foco em um único assunto ou linha de negócios.
( ) Com ele, as equipes podem acessar dados e obter insights mais rapidamente, pois não precisam perder tempo pesquisando em outros repositórios mais complexos ou agregando manualmente dados de diferentes fontes.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Coluna 1
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Mining.
Coluna 2
( ) Conhecido também como mineração de dados. Sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações, gerando novos subgrupos de dados.
( ) Centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes. Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
( ) É uma forma simples de utilizar outro repositório mencionado acima com foco em um único assunto ou linha de negócios.
( ) Com ele, as equipes podem acessar dados e obter insights mais rapidamente, pois não precisam perder tempo pesquisando em outros repositórios mais complexos ou agregando manualmente dados de diferentes fontes.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CNPQ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CNPQ - Analista em Ciência e Tecnologia Pleno I - Especialidade: Gestão de Dados Corporativos |
Q2354888
Banco de Dados
Acerca de técnicas de modelagem de BI (business intelligence), de big data e de linguagem de manipulação de dados (DML), julgue o item que se segue.
Variedade, uma das métricas de big data, é caracterizada por
armazenar e processar uma quantidade de dados muito maior
do que os bancos de dados tradicionais foram projetados
para suportar, incluindo os bancos de dados relacionais
paralelos.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CNPQ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CNPQ - Analista em Ciência e Tecnologia Pleno I - Especialidade: Gestão de Dados Corporativos |
Q2354886
Banco de Dados
Acerca de técnicas de modelagem de BI (business intelligence), de big data e de linguagem de manipulação de dados (DML), julgue o item que se segue.
As tabelas de dimensão na modelagem para BI são estruturas de dados com informações agregadas e medidas específicas.
As tabelas de dimensão na modelagem para BI são estruturas de dados com informações agregadas e medidas específicas.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CNPQ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CNPQ - Analista em Ciência e Tecnologia Pleno I - Especialidade: Gestão e Acompanhamento de Projetos e Programas em CT&I |
Q2354476
Banco de Dados
Acerca da análise de dados para tomada de decisão, da
capacitação tecnológica e da competitividade, julgue o item a
seguir.
Business intelligence (BI) pode ser definido corretamente como um conjunto de tecnologias que dão suporte a decisões gerenciais por meio de informações internas e externas às organizações, tendo grande impacto na estratégia corporativa, na performance e na competitividade.
Business intelligence (BI) pode ser definido corretamente como um conjunto de tecnologias que dão suporte a decisões gerenciais por meio de informações internas e externas às organizações, tendo grande impacto na estratégia corporativa, na performance e na competitividade.
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
DPE-PR
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - DPE-PR - Analista da Defensoria Pública - Informática |
Q2353601
Banco de Dados
Sobre os tópicos relacionados à tecnologia e informação com suas respectivas categorias de armazenamento e análise de
dados, relacione adequadamente as colunas a seguir.
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Lake.
4. Big Data.
5. Business Intelligence e Analytics.
6. Mineração de Dados.
( ) Ambiente de armazenamento de dados centralizado que integra informações de várias fontes para suportar a análise de negócios.
( ) Conjunto de ferramentas, técnicas e processos para coletar, organizar e analisar informações para fins estratégicos.
( ) Subconjunto de um Data Warehouse, geralmente focado em um único departamento ou área de negócios.
( ) Processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em conjuntos de dados.
( ) Abordagem flexível e escalável para armazenar grandes volumes de dados de diferentes tipos.
( ) Conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, muitas vezes além da capacidade de ferramentas de processamento de dados tradicionais.
A sequência está correta em
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Lake.
4. Big Data.
5. Business Intelligence e Analytics.
6. Mineração de Dados.
( ) Ambiente de armazenamento de dados centralizado que integra informações de várias fontes para suportar a análise de negócios.
( ) Conjunto de ferramentas, técnicas e processos para coletar, organizar e analisar informações para fins estratégicos.
( ) Subconjunto de um Data Warehouse, geralmente focado em um único departamento ou área de negócios.
( ) Processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em conjuntos de dados.
( ) Abordagem flexível e escalável para armazenar grandes volumes de dados de diferentes tipos.
( ) Conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, muitas vezes além da capacidade de ferramentas de processamento de dados tradicionais.
A sequência está correta em
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