Questões de Provas - Questões de Concursos - Página 106

Q3086027

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Desenvolvimento de Software |

Q3086027 Banco de Dados

Sobre bancos de dados NoSQL, assinale a opção correta.

A

Bancos de dados NoSQL seguem estritamente as propriedades ACID.

B

Os bancos de dados NoSQL utilizam sempre o modelo relacional de dados.

C

Bancos de dados NoSQL são adequados para sistemas que exigem alta disponibilidade e escalabilidade horizontal.

D

Em um banco de dados NoSQL, os dados são sempre armazenados em forma de grafos.

E

Bancos de dados NoSQL são melhores para sistemas como ERPs e CRMs.

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Q3086022

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Desenvolvimento de Software |

Q3086022 Banco de Dados

Na hora de colocar um projeto de BI em prática, mapear as fontes de dados é primordial. É como preparar o terreno antes de construir: se a base não for sólida, a casa não fica em pé. É necessário garantir que as informações que vamos usar sejam úteis, relevantes e de alta qualidade. Nessa fase, seguir as boas práticas é fundamental para que os dados se encaixem nas necessidades do negócio e nos objetivos do projeto. Mas cuidado! Algumas abordagens podem acabar prejudicando tudo se não forem bem executadas.
Assinale a opção que descreve uma prática não recomendada no mapeamento de fontes de dados para um projeto de BI.

A

Conduzir entrevistas abrangentes com usuários e stakeholders, utilizando técnicas de elicitação para extrair requisitos detalhados e garantir que todas as necessidades sejam consideradas.

B

Analisar documentos e sistemas existentes para identificar potenciais fontes de dados, assegurando que todo o repositório de informações relevantes seja considerado.

C

Coletar dados de todas as fontes disponíveis, sem discriminação, incluindo aqueles que apresentam inconsistências, incertezas ou baixa relevância, a fim de maximizar a quantidade de dados no sistema.

D

Avaliar a qualidade dos dados e sua adequação aos objetivos do projeto, garantindo que apenas informações precisas e confiáveis sejam utilizadas para gerar insights de valor.

E

Manter uma documentação detalhada das fontes de dados, incluindo suas características, formatos e relacionamentos, para garantir uma governança de dados eficaz e facilitar auditorias futuras.

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Q3086020

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Desenvolvimento de Software |

Q3086020 Banco de Dados

Em arquiteturas modernas de Data Warehousing, o processo de ETL é fundamental para preparar os dados de forma eficiente para a tomada de decisões estratégicas.
Ele é como uma ponte entre os sistemas e o Data Warehouse. Nesse contexto, o principal objetivo do processo de ETL em uma solução de Data Warehousing é

A

criar visualizações e dashboards interativos para serem analisados em tempo real.

B

realizar análises estatísticas complexas nos dados, aplicando técnicas de modelagem preditiva para descobrir insights ocultos.

C

desenvolver e treinar modelos de machine learning, facilitando a previsão de tendências.

D

extrair dados de diversas fontes, transformá-los em um formato padronizado e consistente e carregá-los no Data Warehouse.

E

gerenciar o acesso e a segurança dos dados armazenados no Data Warehouse, garantindo assim que as informações estejam protegidas contra acessos não autorizados.

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SGBD: Conceitos Fundamentais e Aplicações em Concursos Públicos

O Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) é uma peça fundamental na disciplina de Banco de Dados, sendo frequentemente abordado em concursos públicos de níveis médio e superior. Ele consiste em um conjunto de softwares responsáveis por gerenciar, armazenar, recuperar e manipular dados em um banco de dados, garantindo segurança, integridade e eficiência no acesso à informação.

Q3085941

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085941 Banco de Dados

Uma empresa multinacional está desenvolvendo uma plataforma avançada de Business Intelligence (BI) para integrar e analisar dados provenientes de diversas unidades de negócio ao redor do mundo. As fontes de dados incluem:

Sistemas transacionais estruturados: bancos de dados relacionais de ERP e CRM que armazenam informações sobre vendas, clientes e operações internas.

Dados semiestruturados: arquivos XML e JSON contendo registros de transações online e interações de usuários em aplicativos móveis.

Dados não estruturados: logs de servidores web, postagens em redes sociais, emails de suporte ao cliente dados de sensores IoT.

A empresa planeja implementar um Data Warehouse com um modelo multidimensional otimizado para permitir análises complexas e operações de OLAP que suportem a tomada de decisões estratégicas.
Durante o projeto, a equipe enfrenta os seguintes desafios:

Integração de dados heterogêneos: unificar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em um ambiente coeso.

Modelagem e otimização: desenvolver um modelo multidimensional que atenda às necessidades analíticas complexas, mantendo o desempenho. Definição de hierarquias e granularidades: estabelecer níveis adequados de detalhe para suportar operações de OLAP como drill-down e roll-up.
Com base nesse cenário, avalie as afirmativas a seguir:

I. Para mapear as fontes de dados heterogêneas, é essencial utilizar metadados padronizados que descrevam a estrutura, o significado e a qualidade dos dados, facilitando sua integração no Data Warehouse.
II. Na modelagem multidimensional, a adoção de um esquema em floco de neve (snowflake schema), com tabelas de dimensões normalizadas, melhora o desempenho das consultas OLAP em comparação com o esquema estrela (star schema).
III. As operações de OLAP permitem análises em múltiplas dimensões; por exemplo, o slice fixa um valor em uma dimensão, enquanto o dice cria um subcubo selecionando valores específicos em múltiplas dimensões.
IV. A implementação de uma política de governança de dados clara e abrangente é fundamental para garantir a qualidade, consistência, segurança e privacidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida do projeto de BI.

Está correto o que se afirma em

A

I, II, apenas.

B

I, III, apenas.

C

II e III, apenas.

D

II, III e IV, apenas.

E

III e IV, apenas.

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Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Q3085939

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085939 Banco de Dados

Uma empresa da área financeira está desenvolvendo um sistema de Business Intelligence que utiliza técnicas de modelagem preditiva para detectar fraudes em transações em tempo real. Os dados coletados são altamente voláteis e vêm de múltiplas fontes, incluindo sistemas legados e serviços em nuvem. Para garantir a eficiência e precisão do sistema, é necessário considerar aspectos como qualidade dos dados, latência mínima e implementação de algoritmos de inteligência artificial avançados.
Com base nesse cenário, a abordagem mais adequada para atender aos requisitos do sistema é

A

utilizar bancos de dados NoSQL orientados a documentos para armazenar todas as transações, sem qualquer pré-processamento ou validação dos dados.

B

implementar um data lake sem esquema definido, onde todos os dados são armazenados na forma bruta, e aplicar algoritmos de aprendizado de máquina diretamente sobre esses dados.

C

estabelecer um processo robusto de ETL que inclua limpeza e transformação dos dados, armazenar os dados estruturados em um data warehouse otimizado e aplicar técnicas de mineração de dados e algoritmos de inteligência artificial para detecção de fraudes.

D

confiar exclusivamente em técnicas de OLAP para análise multidimensional dos dados históricos, sem considerar dados em tempo real.

E

utilizar somente ferramentas de visualização de dados para identificar padrões de fraude, sem empregar algoritmos de inteligência artificial.

Q3085938

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085938 Banco de Dados

Em um data warehouse, a modelagem dimensional desempenha um papel crucial na otimização de consultas e na facilitação da análise de grandes volumes de dados.
Considerando o esquema estrela (star schema), amplamente utilizado nesse contexto, analise as afirmativas a seguir:

I. O esquema estrela é caracterizado por uma tabela de fatos central, que armazena as métricas de negócio, conectada diretamente a várias tabelas de dimensões, que fornecem o contexto para essas métricas.
II. As tabelas de dimensões no esquema estrela são tipicamente normalizadas, garantindo a integridade dos dados e evitando redundâncias.
III. A estrutura do esquema estrela facilita a execução de consultas OLAP (Online Analytical Processing), permitindo a análise multidimensional dos dados sob diferentes perspectivas, como tempo, produto e região.
IV. Uma das vantagens do esquema estrela é a sua simplicidade e facilidade de compreensão, o que contribui para um desenvolvimento mais ágil e uma manutenção mais eficiente do data warehouse.

Está correto o que se afirma em

A

I e II, apenas.

B

I, III e IV, apenas.

C

II e III, apenas.

D

II, III e IV, apenas.

E

I, II, III e IV.

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Q3085937

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085937 Banco de Dados

Em relação à análise de dados em Business Intelligence, a distinção entre dados estruturados e não estruturados influencia significativamente a escolha das ferramentas e técnicas de análise utilizadas.
Assinale a opção que indica a principal diferença entre esses tipos de dados.

A

Dados estruturados são armazenados em bancos de dados NoSQL, enquanto dados não estruturados são armazenados em bancos de dados relacionais

B

Dados não estruturados são mais facilmente analisados por ferramentas de BI tradicionais, devido à sua organização predefinida.

C

Dados estruturados são adequados para análises quantitativas e relatórios padronizados, enquanto dados não estruturados exigem técnicas mais avançadas para extrair insights.

D

Dados estruturados são menos valiosos para a tomada de decisões de negócios, pois não permitem identificar padrões e tendências do mercado.

E

Dados não estruturados, como posts em redes sociais e e-mails de clientes, não podem ser utilizados para gerar insights sobre o comportamento do consumidor.

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Q3085936

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085936 Banco de Dados

Você foi contratado como analista de dados em uma empresa que está implementando um sistema de Business Intelligence (BI). Durante uma reunião com a equipe de TI, discute-se sobre a importância dos metadados no projeto.
Nesse contexto, em um sistema de BI, o principal objetivo dos metadados é

A

armazenar os dados brutos coletados de diversas fontes, como bancos de dados e planilhas.

B

descrever e fornecer informações sobre os dados, facilitando sua compreensão, localização e uso pelos usuários do sistema de BI.

C

executar consultas complexas e gerar relatórios personalizados para os usuários do sistema de BI.

D

substituir a necessidade de um data warehouse, centralizando o armazenamento e gerenciamento de todos os dados da empresa.

E

garantir a segurança dos dados, controlando o acesso e protegendo contra acessos não autorizados.

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Q3085935

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085935 Banco de Dados

Uma empresa de varejo deseja analisar suas vendas de forma mais estratégica, buscando identificar tendências, sazonalidades e oportunidades de melhoria. Para isso, decidiram implementar um sistema de OLAP (Online Analytical Processing) que permita a análise multidimensional de seus dados de vendas, armazenados em um Data Warehouse.
Considere as seguintes afirmativas sobre OLAP (Online Analytical Processing) nesse contexto:

I. OLAP permite a análise multidimensional de grandes volumes de dados, possibilitando a exploração de informações sob diferentes perspectivas, como tempo, produto e região.
II. As operações de OLAP incluem slice (fatiar), dice (cortar em cubos), drill-down (detalhar) e roll-up (agregar), que permitem navegar pelos dados em diferentes níveis de granularidade.
III. OLAP é utilizado principalmente para processar transações em tempo real, como vendas e pagamentos, garantindo a consistência dos dados.
IV. O Data Warehouse é um componente essencial para o OLAP, pois armazena os dados históricos de forma integrada e estruturada, facilitando a análise multidimensional.

Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

II, apenas.

C

I e II, apenas.

D

I, II e IV, apenas.

E

I, II, III e IV.

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Q3085934

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085934 Banco de Dados

Sobre os conceitos de dados, informação, conhecimento e inteligência, é correto afirmar que

A

dados são informações já interpretadas, enquanto informação é a simples coleta de fatos brutos sem organização.

B

informação é a aplicação do conhecimento para a tomada de decisões eficazes e resolução de problemas.

C

conhecimento é a compreensão e internalização da informação, permitindo sua aplicação em diferentes contextos.

D

inteligência é a coleta de dados brutos de diversas fontes sem qualquer processamento ou análise.

E

dados e inteligência são termos intercambiáveis no contexto de Business Intelligence (BI), representando o mesmo conceito.

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Q3085933

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085933 Banco de Dados

Uma empresa de exportações enfrenta dificuldades em acessar dados atualizados sobre suas vendas e a satisfação de seus clientes, o que dificulta a tomada de decisões estratégicas. Para solucionar esse problema, o departamento de TI decidiu implementar uma ferramenta de Business Intelligence (BI) que permita a criação de relatórios e dashboards interativos. Com essa solução, os gestores poderão visualizar gráficos atualizados, filtrar informações por período ou região e identificar rapidamente tendências e problemas.
Nesse contexto, uma das principais vantagens de utilizar dashboards que permitem a interação do usuário com os dados em ferramentas de BI é a

A

facilidade na visualização e interpretação de grandes volumes de dados em tempo real.

B

capacidade de realizar análises preditivas avançadas, utilizando técnicas de mineração de dados a fim de prever tendências futuras.

C

possibilidade de colaboração e compartilhamento de informações entre diferentes equipes.

D

automatização da criação de relatórios, eliminando a necessidade de intervenção manual.

E

redução do tempo gasto na coleta e preparação dos dados para análise.

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Errou um tema comum da banca? Veja o que mais costuma cair no Raio-X. Ver raio-X

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Q3085932

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085932 Banco de Dados

A instrução DDL que é utilizada para modificar a estrutura de uma tabela existente, como adicionar uma nova coluna, é

A

CREATE TABLE

B

ALTER TABLE

C

DROP TABLE

D

INSERT INTO

E

TRUNCATE TABLE

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Q3079424

Ano: 2024 Banca: IVIN Órgão: Prefeitura de São Domingos do Capim - PA Prova: IVIN - 2024 - Prefeitura de São Domingos do Capim - PA - Assistente em Serviços Educacionais - Técnico em Informática |

Q3079424 Banco de Dados

Assinale a opção que contém exemplos de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs) existentes no mercado:

A

MySQL Workbench / SQL / Oracle.

B

MySQL / SQL Server / MySQL Workbench.

C

PT SQL / Oracle / DTF SQL.

D

DTF SQL / MySQL Workbench / SQL Server.

E

Oracle / MySQL / SQL Server.

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Q3079382

Ano: 2024 Banca: IVIN Órgão: Prefeitura de São Domingos do Capim - PA Prova: IVIN - 2024 - Prefeitura de São Domingos do Capim - PA - Técnico em Tecnologia da Informação |

Q3079382 Banco de Dados

Assinale a alternativa que contém comandos do SQL do tipo DML:

A

INSERT / DELETE / UPDATE.

B

CREATE / INSERT / ALTER.

C

ALTER / DELETE / UPDATE.

D

DROP / UPDATE / INSERT.

E

DELETE / DROP / CREATE.

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Q3079093

Ano: 2024 Banca: IVIN Órgão: Prefeitura de São Domingos do Capim - PA Prova: IVIN - 2024 - Prefeitura de São Domingos do Capim - PA - Operador de Computador |

Q3079093 Banco de Dados

O conjunto de técnicas capazes de analisar grande quantidade de dados, interpretar e gerar resultados no ambiente digital, recebe o nome de:

A

Load Data.

B

MySQL.

C

Canvas.

D

Big Data.

E

Workbench.

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Q3078833

Ano: 2024 Banca: FEPESE Órgão: Prefeitura de Mafra - SC Prova: FEPESE - 2024 - Prefeitura de Mafra - SC - Técnico em Informática |

Q3078833 Banco de Dados

Considere um banco de dados relacional que contém uma tabela denominada “Clientes”. Esta tabela possui as colunas ‘ID’, ‘Nome’, ‘Cidade’ e ‘Saldo’.
Qual consulta SQL retornará todos os clientes que possuem saldo maior que 1000 e que estão localizados na cidade de ‘São Paulo’?

A

SELECT * FROM Clientes WHERE Saldo > 1000 OR Cidade = ‘São Paulo’;

B

SELECT Nome, Cidade FROM Clientes WHERE Saldo < 1000 AND Cidade = ‘São Paulo’;

C

SELECT ID, Nome, Cidade, Saldo FROM Clientes WHERE Saldo >= 1000 AND Cidade = ‘São Paulo’;

D

SELECT * FROM Clientes WHERE Saldo > 1000 AND Cidade = ‘São Paulo’;

E

SELECT Nome, Cidade, Saldo FROM Clientes WHERE Cidade = ‘São Paulo’ AND Saldo <= 1000 ORDER BY Saldo DESC;

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Q3078566

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Cruz Alta - RS Prova: FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Cruz Alta - RS - Técnico em Informática |

Q3078566 Banco de Dados

Com base nos Dados Abertos do governo do estado (dados.rs.gov.br), referente ao tema agricultura, foi possível criar a tabela “historico_producao” em um banco de dados relacional, conforme abaixo:

Imagem associada para resolução da questão

Acerca das informações presentes na tabela acima, assinale a alternativa que contém a consulta SQL correta, considerando que o objetivo da query é listar somente os municípios que tiveram uma produção maior do que 500 toneladas de frutas no ano de 2021.

A

Select Municipio, sum(Qnt_produzida_toneladas)

From historico_producao

When Ano = 2021

group by Municipio

having sum(Qnt_produzida_toneladas) > 500

B

List Municipio, sum(Qnt_produzida_toneladas) > 500

From historico_producao

What Ano = 2021

group by Municipio

C

Select Municipio, sum(Qnt_produzida_toneladas)

From historico_producao

Where Ano = 2021

group by Municipio

having sum(Qnt_produzida_toneladas) > 500

D

Select Municipio, sum(Qnt_produzida_toneladas)

From historico_producao

What Ano = 2021

And Qnt_produzida_toneladas > 500

group by Municipio

E

Select Municipio, sum(Qnt_produzida_toneladas)

From historico_producao

order By Qnt_produzida_toneladas > 500

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Q3078559

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Cruz Alta - RS Prova: FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Cruz Alta - RS - Técnico em Informática |

Q3078559 Banco de Dados

Um __________________ é uma representação gráfica que ilustra a estrutura lógica de um banco de dados. Ele é como um mapa que mostra de maneira _____________ como os dados estão organizados em um banco de dados, destacando os(as) _____________ (objetos ou conceitos importantes) e os seus respectivos relacionamentos.
Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.

A

Diagrama de Entidade Relacionamento (DER) – clara e organizada – entidades

B

data Warehouse – objetiva – dimensões

C

Modelo Entidade Relacionamento (MER) – codificada e segura – atributos

D

banco de dados in-memory – subjetiva – linhas

E

fluxograma – profissional – entidades

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Q3078558

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Cruz Alta - RS Prova: FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Cruz Alta - RS - Técnico em Informática |

Q3078558 Banco de Dados

Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando os comandos SQL (Structured Query Language) aos seus respectivos grupos.

Coluna 1

1. CREATE, ALTER e DROP.

2. INSERT, UPDATE e DELETE.

3. COMMIT e ROLLBACK.

4. SELECT.

Coluna 2

( ) DML: Data Manipulation Language.

( ) DDL: Data Definition Language.

( ) DQL: Data Query Language.

( ) DTL: Data Transaction Language.

A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:

A

1 – 2 – 3 – 4.

B

2 – 1 – 4 – 3.

C

2 – 3 – 1 – 4.

D

3 – 1 – 2 – 4.

E

4 – 2 – 3 – 1.

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Q3078557

Ano: 2024 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Cruz Alta - RS Prova: FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Cruz Alta - RS - Técnico em Informática |

Q3078557 Banco de Dados

A disponibilidade e o desempenho são fatores determinantes para garantir que qualquer sistema de banco de dados (SGBD) opere de maneira eficiente e contínua. Para ferramentas que ajudam na gestão e na tomada de decisões, nas quais são feitas muitas consultas aos dados e poucas atualizações, é importante que o acesso aos dados seja rápido e eficiente. Nesse sentido, a modelagem de dados mais adequada para um sistema de suporte à tomada de decisão é a modelagem:

A

Relacional.

B

Orientada a objetos.

C

Dimensional.

D

Hierárquica.

E

Em rede.

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