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Q1754046 Banco de Dados

Internet: <sandrorgguimaraes.blogspot.com> (com adaptações).

Tendo como referência inicial esse modelo, e considerando que, para representar a quantidade de faltas em valores inteiros, seja inserida em FATO_FREQUÊNCIA a métrica qtd_faltas, em que se possam realizar drill up e a soma de seus valores ao longo do tempo, julgue o item a seguir, à luz dos conceitos afetos à modelagem dimensional.
A métrica qtd_faltas é aditiva
Alternativas
Q1754045 Banco de Dados

Cada uma das próximas assertivas se refere à transição do modelo precedente para o modelo relacional.
I No modelo resultante, a relação #1 deverá ser transformada em três tabelas associativas que liguem EMPREGADO a cada uma de suas especializações.
II No modelo resultante, a relação #2 indica que, na transformação, deverá haver uma fusão entre as entidades EMPREGADO e DEPARTAMENTO, pois cardinalidades (1,1) devem ser normalizadas dessa forma.
III No modelo resultante, é opcional a criação de uma tabela para suprir a regra de cardinalidade da relação #3, pois PARTICIPAÇÃO não possui chave própria.
A respeito dessas assertivas, julgue o item a seguir.
A assertiva I está correta, pois modelos relacionais não possuem herança.
Alternativas
Q1754044 Banco de Dados

Cada uma das próximas assertivas se refere à transição do modelo precedente para o modelo relacional.
I No modelo resultante, a relação #1 deverá ser transformada em três tabelas associativas que liguem EMPREGADO a cada uma de suas especializações.
II No modelo resultante, a relação #2 indica que, na transformação, deverá haver uma fusão entre as entidades EMPREGADO e DEPARTAMENTO, pois cardinalidades (1,1) devem ser normalizadas dessa forma.
III No modelo resultante, é opcional a criação de uma tabela para suprir a regra de cardinalidade da relação #3, pois PARTICIPAÇÃO não possui chave própria.
A respeito dessas assertivas, julgue o item a seguir.
A assertiva II é errada e a III é correta, pois, em ambos os casos, aplica-se a regra de normalização da primeira forma normal (1.ª FN).
Alternativas
Q1754043 Banco de Dados
Julgue o próximo item, relativo à qualidade de dados.
Uma boa prática em relação à qualidade de dados é verificar a precisão dos dados, validando-se se estão corretamente representados, e a sua consistência, avaliando-se se há integridade cruzada entre duas ou mais fontes que armazenem o mesmo dado.
Alternativas
Q1754042 Banco de Dados
Julgue o próximo item, relativo à qualidade de dados.
Definir processos de qualidade para modelos de dados implica analisar as regras de negócios fundamentais dos processos, bem como observar a qualidade dos dados, com a finalidade de garantir a conformidade da regra com o processo.
Alternativas
Q1754041 Banco de Dados
Julgue o próximo item, relativo à qualidade de dados.
Executar o profiling dos dados é similar a fazer uma fotografia inicial do estado dos dados em um domínio ou em uma área de assunto da organização.
Alternativas
Q1754040 Banco de Dados
Julgue o próximo item, relativo à qualidade de dados.
A acurácia na qualidade de dados está diretamente associada à de duplicação, uma vez que indica que há exclusividade da fonte de dados e de suas entidades, de forma a garantir a precisão dos dados na vida real.
Alternativas
Q1754039 Banco de Dados
Julgue o próximo item, relativo à qualidade de dados.
O gerenciamento de qualidade de dados inclui a definição de padrões e métricas sobre os dados, porém dispensa o gerenciamento do ciclo de vida desses dados.
Alternativas
Q1754038 Engenharia de Software
Acerca de dashboards, julgue o item subsequente.
O conceito de dashboards não é novo e, atualmente, eles são considerados onipresentes, sendo sua característica mais distintiva as três seguintes camadas de informação: monitoramento, análise e gerenciamento.
Alternativas
Q1754037 Engenharia de Software
Acerca de dashboards, julgue o item subsequente.
Um dashboard bem projetado caracteriza-se por apresentar um conjunto robusto de codificação customizada para sua implementação, utilização e manutenção.
Alternativas
Q1754036 Banco de Dados
Acerca de dashboards, julgue o item subsequente.
Relatórios do tipo dashboard visam apresentar uma visão integrada do sucesso numa organização, incluindo desempenhos financeiros e perspectivas sobre clientes, processos comerciais e aprendizado e crescimento.
Alternativas
Q1754035 Banco de Dados
Julgue o próximo item, relativo à tecnologia de big data e ao Hadoop.
Apesar de ser uma tecnologia de código aberto disponibilizada pela ASF (Apache Software Foundation), o Hadoop também é oferecido por distribuidores comerciais, de maneira que fornecedores oferecem distribuições específicas que incluem não só ferramentas administrativas adicionais, mas também suporte técnico.
Alternativas
Q1754034 Banco de Dados
Julgue o próximo item, relativo à tecnologia de big data e ao Hadoop.
Uma das principais características de big data é que seu custo de armazenamento de dados é relativamente baixo se comparado a um data warehouse.
Alternativas
Q1754033 Banco de Dados
Julgue o próximo item, relativo à tecnologia de big data e ao Hadoop.
O Hadoop consiste em um único produto, ou seja, um software monolítico, que possibilita análise de logs e outros dados da Web.
Alternativas
Q1754032 Sistemas Operacionais
Sobre processamento de dados, julgue o item que se segue.
O processamento em tempo real é feito à medida que os dados são inseridos, portanto, é necessário um fluxo contínuo de dados de entrada para fornecer uma saída contínua.
Alternativas
Q1754031 Banco de Dados
Sobre processamento de dados, julgue o item que se segue.
Processamento em lote envolve entrada, processo e saída contínua de dados, em que a chave é o tempo de resposta.
Alternativas
Q1754030 Banco de Dados
Sobre processamento de dados, julgue o item que se segue.
MapReduce divide o conjunto de dados de entrada em blocos independentes que são processados pelas tarefas de mapa de uma maneira completamente paralela. Essa estrutura classifica as saídas dos mapas, as quais são, então, inseridas nas tarefas de redução.
Alternativas
Q1754029 Banco de Dados
Julgue o item subsequente relativo a conceitos de ingestão de dados estruturados, semiestruturados, não estruturados e em streaming
Os dados de streaming referem-se a dados que são gerados continuamente, geralmente em grandes volumes e em alta velocidade, por meio de diferentes fontes.
Alternativas
Q1754028 Banco de Dados
Julgue o item subsequente relativo a conceitos de ingestão de dados estruturados, semiestruturados, não estruturados e em streaming
Os dados não estruturados constam de bancos de dados relacionais que são eminentemente pesquisáveis tanto por meio de consultas realizadas por humanos quanto por meio daquelas realizadas por algoritmos que usam tipos de dados e nomes de campos, como alfabéticos ou numéricos, moeda ou data.
Alternativas
Q1754027 Banco de Dados
Acerca dos conceitos de ingestão de dados, julgue o item subsequente.
Quando a ingestão de dados ocorre em lotes, esses dados são movidos em intervalos programados, abordagem que é benéfica para os processos repetíveis.
Alternativas
Respostas
201: C
202: E
203: E
204: C
205: C
206: C
207: E
208: E
209: C
210: E
211: E
212: C
213: C
214: E
215: C
216: E
217: C
218: C
219: E
220: C