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Questões de Concurso sobre Data Warehouse
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Leia as afirmativas a seguir:
I. Um diagrama de estrutura de árvore descreve o esquema de um banco de dados não hierárquico.
II. Uma base de dados é projetada, construída e preenchida (instanciada) com dados para um propósito específico.
III. O modelo hierárquico foi o primeiro a ser reconhecido como um modelo de dados. O registro da hierarquia que precede a outros é o registro-filho, os outros são chamados de registros-pai.
IV. Uma ligação é uma associação entre dois registros. O relacionamento entre um registro-pai e vários registrosfilhos possui cardinalidade 1:1.
Marque a alternativa CORRETA:
A
Nenhuma afirmativa está correta.
B
Apenas uma afirmativa está correta.
C
Apenas duas afirmativas estão corretas.
D
Apenas três afirmativas estão corretas.
E
Todas as afirmativas estão corretas.
Ano:
2018
Data Warehouse (DW), ou Armazém de Dados, é uma coleção de dados integrados, orientados por assunto, não voláteis, que variam no tempo e que apoiam a tomada de decisão empresarial. Qual das alternativas a seguir apresenta uma afirmação falsa em relação ao Data Warehouse?
A
O DW permite integrar dados de diferentes sistemas existentes na empresa.
B
Os dados existentes no DW são exatamente os mesmos dos bancos de dados da empresa.
C
O DW cria um local e uma forma de armazenar os dados necessários para que os gestores obtenham uma visão global do negócio.
D
O DW mostra-se uma alternativa com maior viabilidade de execução do que alterar os diversos sistemas de uma organização.
Leia as afirmativas a seguir:
I. Após sua criação e primeira carga, o data warehouse passa a sofrer cargas incrementais que devem refletir o ambiente operacional ao longo do tempo, tornando-o um imenso repositório para os sistemas de apoio à decisão.
II. Um Sistema Gerenciador de Base de Dados (SGBD) é uma coleção de programas que permitem aos usuários criarem e manipularem uma base de dados.
III. O Modelo Entidade-Relacionamento (MER) é um modelo de dados conceitual de alto-nível, ou seja, seus conceitos foram projetados para serem compreensíveis a usuários, descartando detalhes de como os dados são armazenados.
IV. O diagrama de classes UML não serve como esquema para o modelo de dados orientado a objetos.
Marque a alternativa CORRETA:
A
Nenhuma afirmativa está correta.
B
Apenas uma afirmativa está correta.
C
Apenas duas afirmativas estão corretas.
D
Apenas três afirmativas estão corretas.
E
Todas as afirmativas estão corretas.
No processo de data warehouse, a aplicação do servidor de dados e os dados armazenados resultantes de extração, transformação e carga compõem a stating area.
C
Certo
E
Errado
Um desenvolvedor precisava construir um modelo estrela para produzir um data warehouse sobre as transferências eletrônicas disponíveis (TED) feitas pelos correntistas do banco.
Que tabelas seriam adequadas para representar as dimensões desse modelo?
A
data, correntista, valor, banco destino
B
data, correntista, valor, cpf destino
C
correntista, valor, banco destino, cpf destino
D
data, valor, banco destino, cpf destino
E
data, correntista, banco destino, cpf destino
Ano:
2018
Banca:
Instituto AOCP
O computador em escala Warehouse (Warehouse Scale Computer - WSC) é a base dos serviços disponíveis na internet que muitas pessoas utilizam todos os dias. A enorme popularidade desses serviços da internet exigiu a criação de algo que pudesse acompanhar as rápidas demandas do público. Sobre o exposto, assinale a alternativa correta.
A
Para um WSC, não importa o quesito confiabilidade através de redundância, pois são servidores que têm baixo risco de falha.
B
WSC apresenta baixo paralelismo, ou seja, as aplicações no mercado alvo têm pouco paralelismo.
C
O poder de processamento de um WSC é menor que um supercomputador. É uma versão de serviço para aplicações medianas.
D
Um WSC deve fornecer confiabilidade através da redundância. O hardware e o software de um WSC devem fornecer juntos pelo menos 99,99% de disponibilidade, ou seja, eles podem ficar indisponíveis menos de uma hora por ano.
E
A redundância não está ligada à confiabilidade de um WSC, que depende de outros fatores, como o MapReduce, para serem viáveis.
Um Analista está trabalhando em um Data Warehouse − DW que utiliza no centro do modelo uma única tabela que armazena as métricas e as chaves para as tabelas ao seu redor (que descrevem os dados que estão na tabela central) às quais está ligada. O esquema de modelagem utilizado pelo DW, a denominação da tabela central e a denominação das tabelas periféricas são, respectivamente,
A
floco de neve, base, granulares.
B
estrela, fato, dimensões.
C
constelação, fato, granulares.
D
atomic, base, branches.
E
anel, base, dimensões.
Em relação às características dos data warehouses, analise as afirmativas a seguir.
I. Visa facilitar o processo de tomada de decisão.
II. São mais voláteis, em comparação com os bancos de dados transacionais.
III. Possui um modelo de dados baseado em tabela do tipo QBE.
Está correto o que se afirma em
A
I, somente.
B
II, somente.
C
III, somente.
D
I e II, somente.
E
II e III, somente.
Uma característica inerente a armazéns de dados (data warehouses) é a
A
independência de tempo.
B
normalização.
C
orientação a assunto.
D
volatilidade.
As aplicações de Business Intelligence, nas últimas décadas, se utilizam de dados multidimensionais, armazenados em Data Warehouse, para gerar visões de negócios baseados em análises
A
descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas.
B
prescritivas, preditivas e diagnósticas, apenas.
C
preditivas, prescritivas e descritivas, apenas.
D
diagnósticas, descritivas e preditivas, apenas.
E
descritivas, diagnósticas e prescritivas, apenas.
Sobre o processo de ETL, aplicado a data warehouse, é correto afirmar que
A
a fase de extração de dados consiste em obter os dados do servidor do data warehouse.
B
a fase de transformação consiste em realizar modificações nos dados carregados, adequando seus valores ao modelo definido
para o data warehouse.
C
as fases de extração e carga de dados são realizadas de forma simultânea.
D
a fase de carga de dados visa eliminar valores nulos contidos nos bancos de dados transacionais da empresa.
E
a fase de carga de dados consiste em inserir os dados transformados nos bancos de dados transacionais da empresa.
Considere as seguintes afirmações sobre data warehouses.
I - Um esquema estrela possui uma tabela fato conectada a uma ou mais tabelas dimensão, as quais não necessitam estar normalizadas.
II - Em um esquema constelação de fatos, as tabelas dimensão são organizadas em uma hierarquia de tabelas resultantes da normalização.
III - As operações drill-up and drill-down atuam sobre o nível de agregação dos dados. A operação de drill-up permite agregar os dados de uma tabela fato ao longo de uma ou mais dimensões, e a operação drill-down oferece a capacidade oposta.
Quais estão corretas?
A
Apenas I.
B
Apenas II.
C
Apenas III.
D
Apenas I e III.
E
I, II e III.
Para permitir uma análise coerente, após a denúncia, a concepção de um modelo de dados multidimensional do tipo esquema estrela (star schema), em um Data Warehouse, deve registrar os elementos de dados: identificação do posto, empresa, data da pesagem e tempo de permanência.
Considerando os conceitos fatos e dimensões, os elementos de dados classificados como dimensões são, apenas,
A
identificação do posto, data da pesagem e tempo de permanência.
B
empresa, data da pesagem e tempo de permanência.
C
identificação do posto e empresa.
D
identificação do posto, empresa e data da pesagem.
E
empresa e data da pesagem.
O Auditor poderá fazer análises de pesagens diversas a partir de operações feitas sobre o cubo de dados multidimensional do Data Warehouse, por exemplo, trocar a ordem, ou aumentar ou diminuir a granularidade dos dados em análise, entre outras, como é o caso do uso da operação OLAP
A
drill down, que permite ao Auditor aumentar o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.
B
drill off, que permite ao Auditor mudar o foco dimensional de análise das informações de pesagens.
C
pivot, que permite ao Auditor pular um intervalo dimensional de análise das informações de pesagens.
D
drill accross, que permite ao Auditor mudar o escopo de análise das informações de pesagens, filtrando e rearranjando determinadas partes do cubo de dados.
E
roll out, que permite ao Auditor diminuir o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.
Seja o modelo dimensional de dados a seguir representado, onde a tabela “Venda” é a tabela de fatos, e as demais tabelas representam dimensões. Nesse esquema, os atributos das tabelas foram omitidos.
Nesse caso, qual o modelo multidimensional adotado?
A
Estrela, com a aplicação da 3ª forma normal em tabelas
de dimensão de primeiro nível, eleitas por um
critério de desempenho.
B
Estrela, com uma tabela de fatos central e tabelas de
relacionamento ligadas a ela, mesmo que indiretamente.
C
Estrela, pela conjugação da dimensão “Tempo” com
as demais dimensões, que a princípio deveriam ser
modeladas em separado.
D
Floco de neve, especializando tabelas de dimensão
por decomposição hierárquica.
E
Floco de neve, otimizando o desempenho do acesso
aos dados pela decomposição de dimensões indexadas.
Em relação ao uso de modelos de dados em data warehouses, Inmon (2005) declara que o modelo de dados por trás do modelo relacional é em um nível razoavelmente alto de abstração, enquanto o modelo de processo por trás do modelo multidimensional não é de nenhuma forma abstrato.
Nesse contexto, o modelo
A
multidimensional deve ser adotado também para as aplicações de processamento de transações da empresa, pela sua forma otimizada.
B
multidimensional é altamente eficiente, podendo, por meio de um modelo único, servir a todas as comunidades de usuários dentro de uma empresa.
C
relacional é adequado para o acesso de um usuário ou comunidade de usuários únicos, por causa de suas otimizações inerentes.
D
relacional é altamente flexível, mas não tem o desempenho otimizado para nenhum usuário.
E
relacional é mais adequado aos data marts, nos níveis de departamento ou subdepartamento, onde os dados têm escopo menor.
Um Data Warehouse é um conjunto de dados:
I- Baseado em assuntos ou negócios da empresa.
II - Integrado já que o processo de introdução dos dados no data warehouse é conduzido de forma que as muitas inconsistências das aplicações diversas que o compõem sejam desfeitas.
III - Não-Volátil já que seus dados são atualizados, apenas, ao final da manutenção ou atualização diária do banco de dados transacional.
IV - Variável em relação ao tempo pois sua estrutura de chave sempre contém um elemento de tempo e além disso, seu horizonte de tempo regular é de 5 a 10 anos.
É correto o que se afirma em:
A
I, II e III, apenas.
B
I, III e IV, apenas.
C
I, II e IV, apenas.
D
II, III e IV, apenas.
E
II e IV, apenas.
Ano:
2018
Banca:
Instituto AOCP
Um banco de dados é definido como uma coleção de dados relacionados, e datawarehouse é uma coleção de informações. É correto afirmar que um datawarehouse
A
é um banco de dados usado para nível operacional.
B
é um banco de dados para apoio tático que define quais os departamentos e áreas de atuação o profissional de gestão deve interferir.
C
tem a característica distinta de que é direcionado principalmente para aplicações de apoio às decisões. Ele é otimizado para a recuperação de dados, não para o processamento rotineiro de transações.
D
proporciona acesso aos dados para análise simples para descoberta de falhas causadas pela inserção de dados errôneos.
E
funciona apenas com a instalação de OLAP, definido como um banco de dados de imagens.
Os sistemas de data warehouse diferem de várias formas
dos sistemas transacionais das empresas, como,
por exemplo, em seu modelo de dados. Para transferir
e transformar os dados dos sistemas transacionais para
os sistemas de data warehousing, é comum utilizar, como
estratégia, a existência de uma camada especial da arquitetura
conhecida como
A
Data Marts
B
Data Staging Area
C
Dimensional Model Area
D
Presentation Area
E
Living Sample Area
Na construção de data warehouses é possível – e por vezes recomendado – que a equipe projetista considere a utilização de diversas fontes de dados. Com isso, espera- -se melhorar a qualidade das análises a serem realizadas, a partir desse data warehouse.
Qual tarefa a seguir listada NÃO corresponde a uma ação de preparação de dados nessa etapa?
A
Avaliação estocástica dos metadados
B
Discretização de atributos numéricos
C
Imputação de valores ausentes
D
Seleção de atributos relevantes
E
Verificação de cálculos inválidos
Gerar simulado