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Questões de Concurso sobre Data Warehouse
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O data warehouse empresarial, ou EDW (enterprise data warehouse), é uma das aplicações do data warehouse que permite a integração em larga escala de dados oriundos de diversas fontes em formato padronizado, para subsidiar a inteligência de negócios.
C
Certo
E
Errado
Em DW (data warehouse), conjunto de dados voltado para oferecer suporte à tomada de decisões, os dados
A
devem ser inseridos em seu formato original, cada um com sua unidade de medida, quando forem provenientes de diferentes fontes.
B
utilizam, ao mesmo tempo, em um DW em tempo real, as estruturas relacional e multidimensional para proporcionar aos usuários acesso fácil e ativo aos dados.
C
devem ser alterados de modo a permanecerem atualizados à medida que as fontes de dados sejam registradas e modificadas.
D
detectam tendências e relações de longo prazo para previsão, com uma qualidade temporal para cada DW, sem necessariamente mostrar o status atual.
Data Warehouse é um depósito de dados orientado por assunto, integrado, não volátil, variável com o tempo, para apoiar as decisões gerenciais. No que diz respeito às arquiteturas de Data Warehouse, dois elementos são caracterizados a seguir:
• Constitui uma área de armazenagem e um conjunto de processos, cuja função é extrair os dados dos sistemas transacionais, proceder a limpeza, a transformação, combinação, de duplicação e preparação dos dados para o uso no Data Warehouse.
• Constitui um subconjunto lógico do Data Warehouse, geralmente dividido por departamento ou visões necessárias para os usuários.
Esses elementos são conhecidos, respectivamente, como
A
Data Stage e Data Mart.
B
Data Source e Data Mart.
C
Data Stage e Data Business.
D
Data Stage e Data Mining.
No projeto de data warehouses, utiliza-se a modelagem dimensional, composta por tabelas dimensão e tabela fato, sobre as quais é correto afirmar que as
A
tabelas-fato não contêm chaves estrangeiras.
B
tabelas-dimensão não contêm chaves primárias.
C
chaves primárias das tabelas-dimensão devem ser literais.
D
chaves primárias das tabelas-dimensão compõem chaves estrangeiras na tabela-fato.
E
chaves estrangeiras da tabela-fato devem todas ser numéricas.
É um repositório central de informações, normalmente no ambiente de uma corporação, que podem ser analisadas para tomar decisões mais adequadas e cujos dados provêm de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais e de outras fontes com uma cadência regular. À definição dada a sentença anterior caracteriza um:
A
sistema de Business Intelligence.
B
Big Data.
C
Data Warehouse.
D
banco de dados transacional.
Qual é o nome dado a um subconjunto lógico de um DataWarehouse, o qual, normalmente é dividido por departamento, áreas ou visões necessárias para os usuários?
A
Data Stage
B
Data Mart
C
Data Mining
D
ETL
E
OLAP
Na modelagem de Armazéns de Dados (Data Warehouse), uma tabela de fato sem fato (factless fact table) é uma tabela que registra
A
os dados consolidados de outras tabelas de fato.
B
a intersecção entre dimensões, mas não possui métricas de medição.
C
os cálculos realizados sobre as métricas, como contagem, soma e média.
D
as métricas de um processo.
E
as estruturas que permitem categorizar os fatos e as métricas de medição.
Assinale a opção que indica um processo de extração e transformação de dados em um data warehouse.
A
Big Data
B
OLAP
C
OLTP
D
ETL
E
machine learning
Considere que um analista do Tribunal de Justiça, por meio de uma ferramenta DataWarehouse, está analisando dados de processos eletrônicos conforme ilustrado no Quadro A, e que o técnico realizou uma operação de forma a chegar ao resultado ilustrado no Quadro B.
Quadro A:
Quadro B:
Para chegar ao resultado ilustrado no Quadro B, o analista realizou uma operação
A
dice.
B
roll up.
C
slice.
D
drill down.
Em organizações públicas e privadas, o plano de continuidade de negócio deve garantir a segurança e a integridade dos dados armazenados.
C
Certo
E
Errado
A abertura de dados por organizações governamentais é uma prerrogativa das próprias organizações, que devem ditar normas internas sobre o assunto.
C
Certo
E
Errado
Para construir um Data Warehouse, algumas etapas e processos são necessários. Uma etapa é conhecida como ETL, que compreende as etapas de Extração, Transformação e Armazenagem de dados em Sistemas Específicos ou Armazéns de Dados. Essas etapas são constituídas de várias outras funções, processos e técnicas de data integration. Uma dessas funções chama-se Master Data Management - MDM e é responsável por
A
misturar os dados para criar um panorama virtual.
B
unir os dados para criar uma visão única deles, através de múltiplas fontes. Ela inclui tanto o ETL quanto capacidades de data integration, para misturar as informações e criar o “melhor registro”.
C
monitorar e processar fluxos de dados e ajudar a tomar decisões mais rapidamente.
D
fornecer tanto agendamento em lote quanto capacidades em tempo real.
E
criar um ambiente de testes onde os dados possam ser integrados, limpos e padronizados (por exemplo: SP e São Paulo, Masculino e M, Senhora e Sra. etc) além de verificar e remover dados duplicados.
Considerado um importante componente da área de Business Intelligence (BI), o DataWarehouse pode fazer uso de diversas fontes de dados. Considere as afirmações abaixo sobre DataWarehouse.
I Faz uso intensivo de operações de escrita e pouco uso de operações de leitura.
II É projetado para tarefas analíticas, oferecendo dados para tomada de decisão.
III Seus dados são projetados e estruturados de maneira normalizada.
IV Contém dados em diferentes níveis, podendo esses dados serem atômicos ou sumarizados.
Estão corretas as afirmações
A
I e IV.
B
I e III.
C
II e III.
D
II e IV.
Um usuário está analisando dados por meio de uma ferramenta DataWarehouse, e deseja comparar medidas numéricas distintas que são relacionadas entre si por meio de dimensões em comum. Para isso, o usuário deve realizar a operação
A
drill across.
B
pivot.
C
slice and dice.
D
roll up.
Um conjunto de programas de computador está sendo executado em um conjunto de servidores conectados em rede local, para alimentar um data warehouse a partir dos bancos de dados transacionais de uma empresa, sendo que: um primeiro programa realiza uma cópia de dados transacionais selecionados em estruturas de dados que formam um staging area; um segundo programa faz a leitura dos dados na staging area e alimenta estruturas de bancos de dados em um Operational Data Storage (ODS), que consolida dados operacionais de diversas aplicações e complementa conteúdo. Por fim, outro programa de aplicação faz a leitura do ODS e carrega estruturas de dados em uma estrutura não relacional de tabelas em um data warehouse.
Esse processo para integrar os bancos de dados que são heterogêneos é denominado:
A
troca de arquivos por mídia externa física.
B
Data base link (DB Link).
C
replicação de dados.
D
File Transfer Protocol.
E
ETL (Extract, Transform, Load).
Duas definições de estruturas de dados estão determinadas para um projeto de datamart de uma loja de varejo: uma delas (tabela A) contém a data da venda, a identificação do produto vendido, a quantidade vendida do produto no dia e o valor total das vendas do produto no dia; a outra (tabela B) contém a identificação do produto, nome do produto, marca, modelo, unidade de medida de peso, largura, altura e profundidade da embalagem.
Considerando os conceitos de modelagem multidimensional de data warehouse, as tabelas A e B são, respectivamente:
A
Query e Réplica
B
Fato e Dimensão
C
Dimensão e Réplica
D
Fato e ETL
E
ETL e Query
O esquema multidimensional estrela de data warehouse é composto por uma tabela de fatos associada com uma única tabela para cada dimensão.
C
Certo
E
Errado
Chamados de data mart, os servidores de apresentação de data warehouse permitem consultas.
C
Certo
E
Errado
A técnica machine learning pode ser utilizada para apoiar um processo de data mining.
C
Certo
E
Errado
A tabela de fato de um Data Warehouse sobre estoque deve ser do tipo:
A
Instantâneo Transacional.
B
Instantâneo Analítico.
C
Instantâneo Periódico.
D
Instantâneo Acumulado.
E
Instantâneo Fragmentado.
Gerar simulado