Questões de Concurso Para crea-go
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Q2348252
Banco de Dados
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
A operação do Data Lake que tem como finalidade permitir importar qualquer quantidade de dados em tempo real de múltiplas fontes é denominada exploração/visualização.
A operação do Data Lake que tem como finalidade permitir importar qualquer quantidade de dados em tempo real de múltiplas fontes é denominada exploração/visualização.
Q2348251
Banco de Dados
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
Com a finalidade de manter organizado o repositório, o Data Lake exige que o usuário defina, no mínimo, dois esquemas (schema) para os dados, sendo um para armazenar os metadados e o outro para os dados.
Com a finalidade de manter organizado o repositório, o Data Lake exige que o usuário defina, no mínimo, dois esquemas (schema) para os dados, sendo um para armazenar os metadados e o outro para os dados.
Q2348250
Banco de Dados
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
Um Data Lake é um repositório de dados que pode armazenar dados em seu formato nativo, seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado.
Um Data Lake é um repositório de dados que pode armazenar dados em seu formato nativo, seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado.
Q2348249
Banco de Dados
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
Na modelagem de dados para DataWarehouse, as tabelas fato contêm métricas e valores, enquanto as tabelas dimensionais contêm atributos das métricas carregadas nas tabelas fato.
Na modelagem de dados para DataWarehouse, as tabelas fato contêm métricas e valores, enquanto as tabelas dimensionais contêm atributos das métricas carregadas nas tabelas fato.
Q2348248
Banco de Dados
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.
Uma das abordagens utilizadas na modelagem
de dados para DataWarehouse é a abordagem de
Kimball, a qual envolve uma abordagem top‑down,
isto é, a construção de vários data marts ao mesmo
tempo, otimizando o processo de construção do
DataWarehouse.