Questões de Concurso sobre Data Mart

Em iniciativas de Business Intelligence que coexistem com ambientes de Big Data, é comum a adoção de arquiteturas híbridas, nas quais datamarts tradicionais convivem com plataformas analíticas distribuídas. Considerando a modelagem de datamarts, os processos de ETL e os conceitos de Big Data e Analytics, assinale a alternativa que apresenta a afirmativa correta:

Em uma organização que pretende consolidar indicadores gerenciais de áreas distintas, a equipe de TI avaliou a criação de um Data Warehouse corporativo, com Data Marts temáticos para áreas específicas. Durante a modelagem, discutiu-se a adoção de estruturas dimensionais para consultas analíticas, a separação entre ambiente transacional e ambiente analítico, bem como o uso de operações OLAP para exploração dos dados por diferentes perspectivas. Nesse contexto, analise as sentenças a seguir:

I- Em uma arquitetura de Business Intelligence, um Data Warehouse deve substituir integralmente os sistemas transacionais da organização ao registrar operações diárias com alto volume de inserções, atualizações e exclusões em tempo real.

PORQUE

II- Em modelagem dimensional, tabelas fato armazenam exclusivamente descrições textuais de entidades de negócio, enquanto tabelas dimensão concentram medidas quantitativas, chaves de transações e valores numéricos agregáveis utilizados nas consultas OLAP.

Analisadas as sentenças, é CORRETO afirmar que:

Em uma grande corporação, o Data Warehouse principal é complexo e atende a diversos departamentos. Para simplificar a análise e prover dados mais focados ao setor de Marketing, foi criado um subconjunto do DW, contendo apenas os dados de vendas e clientes relevantes para o departamento.

Esse subconjunto de dados focado em um departamento ou função de negócio específico é o(a)

Uma Secretaria da Fazenda quer unificar, em nuvem, dados de NF-e, escriturações fiscais digitais, transações de cartão de crédito e cruzamentos de malha fiscal em um único ambiente. Esse ambiente deve sustentar relatórios de arrecadação (Bl) e, também, experimentos de ciência de dados e modelos de machine learning para detectar empresas “laranja”. Já existem um Data Lake em Parquet e um Data Warehouse legado em banco relacional. Considerando governança, desempenho para Bl e flexibilidade analítica, a decisão arquitetural mais adequada a esse cenário é

No contexto de Business Intelligence (BI), o desenvolvimento de Datamarts e a execução de processos de ETL (Extract, Transform, Load) são fundamentais para organizar, integrar e disponibilizar informações de forma eficiente para análise gerencial. Com base nesses conceitos, analise as assertivas a seguir sobre Datamarts e ETL e julgue-as em Verdadeiras (V) ou Falsas (F):

( ) Uma estrutura de Datamarts é do tipo Star Schema, na qual a estrutura de dimensões é normalizada (dimensões divididas em subdimensões).

( ) Uma estrutura de Datamarts é do tipo Snowflake Schema, na qual a estrutura de dimensões é desnormalizada (tudo em uma tabela).

( ) No ETL, especificamente na etapa de Load, um dos tipos de carregamento é full load, em que todos os dados existentes são substituídos pelo novo conjunto.

( ) No ETL, especificamente na etapa de Transform, uma atividade pode ser de derivação, por exemplo, criar campos novos a partir de existentes (ex.: lucro = receita - custo).

Qual alternativa preenche, CORRETAMENTE, de cima para baixo, os parênteses acima?

Uma empresa deseja implementar uma arquitetura de dados robusta para dar suporte à análise e ao processamento diário de informações. A empresa já possui um sistema de OLTP, mas agora precisa de uma solução de OLAP para análise histórica e de tendências. Além disso, a equipe de TI está considerando a criação de Data Marts para áreas de marketing, vendas e finanças, com o objetivo de melhorar a tomada de decisões.

Com base no cenário apresentado, assinale a alternativa que melhor descreve a relação entre Data Marts, OLTP e OLAP.

O analista Otávio está avaliando a solução de Business Intelligence do MPU desenvolvida por uma empresa contratada. Ao observar o banco de dados implementado, Otávio verificou que havia um esquema estrela, e que os dados armazenados estavam desnormalizados e alimentavam um cubo de dados para serem acessados e analisados via ferramenta OLAP.

A partir do observado, Otávio concluiu que o banco de dados era um:

Um data mart é um repositório de dados orientado a um departamento ou a uma função específica dentro de uma organização.

Um data mart de vendas oferece dados específicos, como metas, desempenho por região, histórico de clientes e sazonalidade de produtos, informações cruciais para que a equipe de vendas faça análises detalhadas e rápidas, comparando o desempenho entre regiões e ajustando estratégias com base em históricos e tendências específicas.

É um repositório centralizado que armazena grandes volumes de dados brutos em sua forma nativa ou original, sem uma estrutura definida ou pré-processamento, tornando-o altamente flexível e escalável. O trecho refere-se ao:

O gestor de qualidade do MPU solicitou à analista de Business Intelligence Maria um Dashboard para monitorar o desempenho da tramitação dos processos ao longo do tempo. O programador Pedro havia implementado o banco de dados MongoProc, no MongoDB, para armazenar os dados do sistema de tramitação de processos judiciais. Então, Maria solicitou a ele a consulta ao MongoProc para alimentar as tabelas: fato_proc (quantidade), dim_data, dim_estado. Pedro respondeu que não poderia fornecer apenas uma consulta, pois seria necessário transformar os dados NoSQL em relacional. Para implementar a solução, Maria poderá utilizar apenas as ferramentas disponíveis no MPU: MongoDB, PostgreSQL, MySQL, Flyway, Pentaho, QlikView e MicroStrategy.

Para transformar os dados NoSQL visando a alimentar as tabelas e construir o Dashboard, Maria deve:

Data marts são bases centralizadas e corporativas que integram dados de diferentes áreas da organização, com foco em armazenamento de longo prazo e governança de dados.

Data marts são subconjuntos de um data warehouse projetados para atender às necessidades específicas de departamentos ou áreas de negócio dentro de uma organização.

Em uma arquitetura de data lake, cada lago de dados (data pond) exerce uma função específica na maturação da informação. Essa estrutura permite armazenar e tratar grandes volumes de dados heterogêneos, provenientes de aplicações e tecnologias de gestão de segurança pública municipal.

Considerando as características das camadas de um data pond, é correto afirmar que a camada

Os data lakes, por armazenarem dados em seus formatos originais, eliminam completamente a necessidade de data warehouses em ambientes de Big Data.

Associe os conceitos a seguir às respectivas características.

1. Data Lake

2. Data Mart

( ) Surgiu como uma alternativa aos armazéns de dados tradicionais, permitindo o armazenamento de grandes volumes de dados de qualquer tipo e tamanho.

( ) São criados para tornar os dados mais facilmente acessíveis para geração de relatórios, além de fornecer um estágio adicional de transformação além das tubulações ETL iniciais.

( ) Tipo de armazenamento de dados frequentemente usado para suportar camadas de apresentação do ambiente de data warehouse.

( ) Fornece um local central de armazenamento para dados brutos, com o mínimo de transformação, se houver.

A associação correta, na ordem dada, é:

Assinale a alternativa que descreve corretamente um Datamart:

Para analisar as vendas dos vários livros correspondentes a vários autores em uma rede de livrarias, construiu-se um DataMart com uma nova tabela "FATO" que armazenará os preços dos livros, chamada #VendaLivro (LivroID, AutorID, PrecoVenda).

Assinale a opção que descreve a ação correta para incluir esta nova tabela no banco de dados, considerando que já há dados nas tabelas #Livro e #Autor.

Data mart e data warehouse são termos sinônimos que se referem igualmente a um local onde é armazenada uma grande quantidade de dados.

Subconjunto de um data warehouse, o data mart é especializado em uma área específica de uma organização.