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Questões de Concurso sobre Data Warehouse
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Com relação ao conceito de Data Lakehouse e sua arquitetura, assinale a afirmativa correta.
A
É uma arquitetura anterior ao Data Warehouse, construído para armazenar basicamente dados não estruturados.
B
Foram concebidos como locais para armazenar dados brutos e não processados.
C
Representam uma evolução significativa na gestão e processamento de dados, oferecendo recursos avançados, porém, sem suporte a transações ACID.
D
Armazenam dados em sistemas de armazenamento de objetos, mas também incluem funcionalidades para gerenciar atualizações incrementais e exclusões, suportam histórico de tabelas e rollback.
E
Apresenta certa dificuldade em trocar dados entre ferramentas quando armazenados em um formato de arquivo aberto, gerando custos adicionais e tempo de processamento associados à ressocialização de dados de um formato de banco de dados proprietário.
Um analista de dados está desenvolvendo um data warehouse para uma empresa de varejo. Ele precisa decidir se informações sobre uma venda devem ser armazenadas em uma tabela fato ou em uma tabela dimensão.
Considerando-se as características de modelagem dimensional, uma informação que deve ser armazenada em uma tabela dimensão é a(o)
A
data da venda
B
quantidade de produtos vendidos
C
custo total dos produtos vendidos
D
imposto total pago pela venda
E
valor total da venda
Em um ambiente de Data Warehouse, a operação OLAP que fatia o cubo de dados, gerando um subcubo, é:
A
dice;
B
roll-up;
C
drill-across;
D
drill-down;
E
rotate.
O componente arquitetural de um ambiente de Data Warehouse usado para armazenar temporariamente os dados durante a sua transformação é o(a):
A
log;
B
data mining;
C
stage area;
D
repositório de metadados;
E
cubo de dados.
A analista Bia está implementando um ambiente de Business Intelligence (BI) para apoiar as decisões dos gestores do TJMS. Para isso, Bia está extraindo dados oriundos de diversos sistemas de informação para carregar em um banco de dados.
Na arquitetura de um ambiente BI, o componente que armazena dados orientado a assunto, integrado, variante no tempo e não volátil que Bia deve implementar é o:
A
OLAP;
B
dashboard;
C
data warehouse;
D
data mining;
E
repositório de metadados.
Ano:
2024
Banca:
Instituto Quadrix - Quadrix
A principal função de um Data Warehouse é
A
armazenar dados em tempo real para transações de negócios.
B
manter dados atualizados constantemente para sistemas de transações online.
C
consolidar dados de múltiplas fontes para análise e relatórios estratégicos.
D
substituir os sistemas de bancos de dados transacionais.
E
fornecer suporte para operações de rotina e gestão de inventário.
Uma empresa está modernizando sua infraestrutura de TI e implementando um sistema de AAA para consolidar seus dados corporativos. A equipe de infraestrutura está aprendendo sobre os conceitos de Data Warehouse, OLAP (Online Analytical Processing) e Data Mining para melhor entender como essas tecnologias podem ajudar na análise de dados e na tomada de decisões estratégicas.
Qual das seguintes alternativas descreve CORRETAMENTE a principal função de um Data Warehouse, OLAP e Data Mining no contexto de análise de dados corporativos?
A
Um Data Warehouse armazena dados históricos, OLAP realiza análise multidimensional dos dados e Data Mining descobre padrões ocultos nos dados.
B
Um Data Warehouse realiza análise multidimensional dos dados, OLAP armazena dados históricos e Data Mining gerencia transações diárias.
C
Um Data Warehouse gerencia transações diárias, OLAP descobre padrões ocultos nos dados e Data Mining armazena dados históricos.
D
Um Data Warehouse descobre padrões ocultos nos dados, OLAP gerencia transações diárias e Data Mining realiza análise multidimensional dos dados.
E
Um Data Warehouse realiza a análise de dados em tempo real, OLAP armazena dados em formato bruto e Data Mining organiza dados para relatórios operacionais.
Com o objetivo de atender às necessidades específicas de processamento, acesso e análise de informações, diferentes tecnologias podem ser empregadas para o armazenamento de dados.
Nesse contexto, é correto afirmar que Data Warehouses
A
são ideais para armazenar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
B
separam os dados em zonas, de acordo com o nível de processamento, do mais bruto ao mais refinado.
C
empregam o método ELT (Extract, Load, Transform) no processo ingestão de dados.
D
são ineficazes para a realização de consultas complexas em grandes volumes de dados estruturados.
E
são otimizados para a geração de relatórios de dados estruturados, provenientes de diversas fontes.
Em uma modelagem dimensional, os elementos tabelas fato (para os dados que são métricas) e tabelas dimensões (para os dados descritivos) são opcionais, por exemplo, em um data warehouse.
C
Certo
E
Errado
Analise as afirmações a seguir sobre OLAP (Online Analytical Processing), Data Warehouse e Data Mining:
I - As aplicações de OLAP são dominadas por consultas ad hoc complexas. Em termos de SQL (Structured Query Language), as consultas OLAP envolvem operadores de agrupamento e agregação e fornecem excelente suporte para condições booleanas complexas.
Il - O problema fundamental na manutenção de um Data Warehouse é a manutenção síncrona de tabelas replicadas e visões materializadas.
Ill - A mineração de dados está relacionada à subárea da estatística chamada análise combinatória de dados.
RAGHU, R.; GEHRKE, )., Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados, 3º Ed. Editora McGraw-Hill, 2011.
Assinale a alternativa correta conforme Raghu e Gehrke (2011):
A
Apenas a afirmação I é correta.
B
As afirmações l e Il são corretas.
C
Apenas a afirmação Il é correta.
D
As afirmações Il e Ill são corretas.
E
As afirmações I, Il e Ill são corretas.
Diferentemente dos bancos de dados que têm por objetivo gravar e apoiar o monitoramento e as decisões operacionais, assinale a alternativa que apresenta o principal objetivo de um Data Warehouse.
A
Permitir o processamento de transações on-line para sistemas de autoatendimento
B
Projetado para analisar e apoiar as decisões estratégicas e gerenciais
C
Facilitar o acesso de usuários de linha de frente a dados em tempo real
D
Executar transações de banco de dados em tempo real
Um data warehouse proporciona, como repositório de dados, uma visão global, comum e integrada dos dados de uma organização de maneira estável, coerente, confiável e com informação histórica.
C
Certo
E
Errado
Em um data warehouse, a ocorrência de deadlocks causados por grande fluxo de dados é um fator crítico para o desempenho.
C
Certo
E
Errado
Data Warehouse é uma coleção de informações estruturadas para dar suporte aos processos de tomada de decisão. Diferentemente dos bancos de dados transacionais, eles são otimizados para recuperação de dados, e não para processamento de transação de rotina.
Adaptado de Ramez Elmasri e Shamkant B. Navathe. Sistemas de Banco de Dados. 6. ed. São Paulo: Pearson Addison Wesley, 2011.
Em relação aos conceitos de Data Warehouse, avalie as seguintes afirmações:
I – Em comparação com os bancos de dados transacionais, os Data Warehouses são tidos como voláteis. Isso significa que as informações no Data Warehouse mudam com muito mais frequência e podem ser considerados de tempo real.
II – Diferentemente dos bancos de dados transacionais, os modelos de dados dos Data Warehouses são formados por 03 (três) elementos básicos: fatos, dimensões e medidas.
III – O processo de ETL (Extract, Transform, and, Load) consiste na etapa de manipulação dos dados das fontes de origem para o modelo dimensional construído para o Data Warehouse.
IV – Os dados nos Data Warehouses são mais detalhados que nos bancos de dados transacionais.
Assinale a alternativa que apresenta APENAS as afirmações CORRETAS.
A
I e II.
B
II e III.
C
III e IV.
D
I e III.
E
II e IV.
Os data warehouse existem para facilitar consultas ocasionais e complexas com uso intensivo de dados.
Com relação às aplicações e funcionalidades típicas de um data warehouse, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F):
I. No Roll-up, os níveis cada vez menores de detalhes dos dados são revelados.
II. No Drill-down, os dados são expandidos com generalizações cada vez maiores, por exemplo, de quinzenal para mensal para trimestral para semestral.
III. No Slice-and-dice, as operações de projeção são realizadas nas dimensões do modelo multidimensional.
As afirmativas são, respectivamente,
A
V – V – V.
B
V – V – F.
C
F – F – V.
D
F – V – V.
E
F – F – F.
A ideia básica do Data Lake é simples; todos os dados emitidos pela organização serão armazenados em uma única estrutura de dados chamada Data Lake. Assinale, a seguir, um dos estágios para a implementação de um Data Lake.
A
Descarregamento para Data Mining.
B
Descarregamento para Data Warehouse.
C
Transformação dos dados brutos em dados estruturados.
D
Transformação dos dados brutos em dados semiestruturados.
E
Indexação de todos os registros (criação de índices no banco para todas as tabelas).
O CDC (Change Data Capture) é uma forma viável de atualizar informações em um Data Warehouse com pouca latência porque fornece um mecanismo de simples implementação para o rastreamento dos dados, trabalha de forma assíncrona e causa um baixo impacto no servidor transacional. A metodologia utilizada para construir um CDC, que consiste em executar consultas ciclicamente para capturar e identificar as mudanças realizadas, sendo necessário, adicionalmente, utilizar algumas propriedades nas tabelas como, por exemplo, possuir uma coluna chamada “última atualização” ou um inteiro crescente como chave primária, denomina-se:
A
Junção.
B
Particionamento.
C
Armazenar metadados.
D
Triggers no banco de dados.
E
Processamento do log de transações.
Assinale a alternativa que contém a definição correta quanto às estratégias de otimização de Data Warehouse.
A
A sumarização de dados cria tabelas com informações agregadas, regularmente utilizadas, reduzindo o esforço e tempo de processamento para geração dos Data Marts e/ou relatórios.
B
O particionamento vertical de tabelas identifica a frequência de uso das linhas de uma tabela e gerar uma nova tabela com as linhas menos utilizadas.
C
A derivação de dados simplifica a estrutura das tabelas, infringindo os esquemas propostos pelas Formas Normais a fim de reduzir o número de relacionamentos, introduzindo, com isso, a redundância de dados.
D
O particionamento horizontal de tabelas identifica a frequência de uso das colunas de uma tabela e gerar uma nova tabela com as colunas menos utilizadas.
E
A desnormalização armazena dados oriundos de expressões aritméticas ou operações complexas cujo uso é intenso como resultado ou condição em instruções SQL.
Em data warehouse, o conceito de granularidade refere-se ao nível de detalhe ou resumo existente em uma unidade de dados, de forma que, quanto mais detalhes, mais alto o nível de granularidade.
C
Certo
E
Errado
Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando os repositórios específicos de dados às suas características.
Coluna 1
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Mining.
Coluna 2
( ) Conhecido também como mineração de dados. Sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações, gerando novos subgrupos de dados.
( ) Centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes. Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
( ) É uma forma simples de utilizar outro repositório mencionado acima com foco em um único assunto ou linha de negócios.
( ) Com ele, as equipes podem acessar dados e obter insights mais rapidamente, pois não precisam perder tempo pesquisando em outros repositórios mais complexos ou agregando manualmente dados de diferentes fontes.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
A
3 – 1 – 2 – 2.
B
1 – 2 – 3 – 3.
C
2 – 3 – 1 – 2.
D
2 – 1 – 3 – 3.
E
3 – 1 – 3 – 1.
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