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Questões de Concurso sobre Data Warehouse
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Avalie se os componentes de um Data Warehouse incluem:
I. Sistemas de origem.
II. Infraestrutura de ETL (Extraction-transformation-load).
III. Data Warehouse.
IV. Aplicações de Front-end para o usuário final.
Estão corretos os itens
A
I e II, apenas.
B
III e IV, apenas.
C
I, II e III, apenas.
D
II, III e IV, apenas.
E
I, II, III e IV.
Segundo Inmon (2005), assinale a alternativa correta com as principais características de um Data Warehouse (DW).
A
Orientado por assunto, integrado, variável no tempo, não volátil.
B
Orientado por tópico, centralizado, variável no tempo, volátil.
C
Orientado por assunto, integrado, variável no tempo, volátil.
D
Orientado por tema, centralizado, variável no tempo, não volátil.
O processo de Data Warehousing consiste na utilização de ferramentas e processos, pelos quais os dados são submetidos até que estejam adequados para análise. De acordo com Machado (2013), com relação a essas ferramentas e processos, analise as afirmativas abaixo e assinale a opção correta:
I - As ferramentas OLAP permitem a análise de dados e a descoberta de informações antes desconhecidas, além de permitirem a visualização de tais dados sob perspectivas diferentes, conforme a necessidade de quem a utiliza.
II - A Staging Area representa um ambiente intermediário para o armazenamento e processamento de dados oriundos de aplicações OLTP e de outras fontes.
III - O Data Warehouse representa um grande repositório de dados recentes, cuja finalidade é apresentar as informações que permitam identificar indicadores e a evolução de valores limitados a uma curta janela de tempo.
IV - O Data Mart permite o acesso descentralizado, apesar de não serem direcionados a uma área específica de negócio.
A
Apenas as afirmativas I, II e III são verdadeiras.
B
Apenas as afirmativas I e II são verdadeiras.
C
Apenas as afirmativas III e IV são verdadeiras.
D
Apenas as afirmativas I e III são verdadeiras.
E
Apenas as afirmativas I, II e IV são verdadeiras.
Ano:
2023
Banca:
Instituto Quadrix - Quadrix
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.
C
Certo
E
Errado
Considerando os data warehouses e a modelagem multidimensional, analise os itens a seguir:
I. Data warehouses são uma coleção de dados orientada a assunto, volátil, variável no tempo para apoiar os processos de suporte à tomadas de decisões.
II. O esquema floco de neve é uma variação do esquema estrela, em que as tabelas das dimensões são organizadas em uma hierarquia ao normalizá-las.
III. Uma constelação de fatos é um conjunto de tabelas de fatos que compartilham algumas tabelas de dimensão.
Está correto apenas o que se afirma em
A
I.
B
II.
C
III.
D
I e II.
E
II e III.
No Data Warehouse do TCE SP, chamado DWContas, está implementada a dimensão DIM_PESSOA contendo o atributo CEP. Quando uma pessoa muda de endereço e altera seu CEP no cadastro do sistema transacional do ambiente operacional, a tabela DIM_PESSOA precisa ser atualizada. No DWContas, é necessário preservar o valor anterior do CEP e armazenar o valor atualizado em uma nova coluna da DIM _PESSOA.
Para atender ao requisito do DWContas, deve-se implementar a técnica de modelagem multidimentional Slowly Change Dimension (SCD) do tipo:
A
0;
B
1;
C
2;
D
3;
E
4.
Ao construir um modelo de dados usando a modelagem dimensional para um Data Warehouse, seguindo um modelo estrela, um engenheiro de dados encontrou uma dimensão que se encaixava perfeitamente no conceito de dimensão degenerada, de apenas um atributo.
Qual é a maneira correta de tratar uma dimensão degenerada?
A
Criar uma tabela dimensão com o produto cartesiano de todas as dimensões degeneradas.
B
Eliminar a dimensão do modelo estrela.
C
Incluí-la como uma coluna na tabela fato.
D
Mantê-la como uma tabela dimensão e usar o atributo como chave.
E
Mantê-la como uma tabela dimensão e usar uma chave artificial.
Os conceitos de fatos e dimensões aplicam-se ao modelo multidimensional, característico da modelagem de Data Warehouses. Dessa forma, é correto afirmar que
A
um modelo multidimensional contém ou apenas tabelas fato, ou apenas tabelas dimensão.
B
um modelo multidimensional deve sempre conter o mesmo número de tabelas fato e tabelas dimensão.
C
o número de atributos de cada tabela dimensão deve ser o mesmo em todas essas tabelas.
D
um modelo multidimensional é normalmente formado por uma tabela fato e diversas tabelas dimensão.
E
as tabelas fato e dimensão não possuem chaves primárias ou chaves estrangeiras.
Ano:
2023
Banca:
Instituto Quadrix - Quadrix
Prova:
Quadrix - CREFITO 14 - Analista Administrativo - Área Tecnologia da Informação - 2023
A implementação do modelo dimensional em um banco de dados relacional é chamada de esquema estrela. O conjunto de esquemas estrela de áreas específicas é denominado
A
tabela fato.
B
tabela dimensão.
C
surrogate key.
D
atributos.
E
data mart.
O componente do data warehouse que armazena os dados quantitativos como métricas e as chaves estrangeiras (foreign keys) é denominado
A
OLAP.
B
tabela fato.
C
chave primária.
D
ETL.
E
tabela dimensão.
Fatos, dimensões e medidas são elementos essenciais de um data warehouse.
C
Certo
E
Errado
Ao se considerar a modelagem de dados em um ambiente de data warehouse, qual das seguintes afirmações descreve corretamente vantagens e/ou desvantagens do esquema “estrela” (star schema) e do esquema “floco de neve” (snowflake schema)?
A
O esquema “floco de neve”, devido à sua estrutura mais simples, pode exigir menos esforço para manutenção e modificações, diminuindo a complexidade do desenvolvimento de consultas e relatórios.
B
Diferentemente do esquema “floco de neve”, o esquema “estrela” reduz o espaço de armazenamento dos dados ao unificar tabelas dimensionais relacionadas, pois evita duplicação desnecessária de dados.
C
O esquema “floco de neve” é mais flexível e escalável, embora requeira mais junções entre tabelas para consultar os dados, o que pode aumentar a complexidade e afetar negativamente o desempenho de consulta.
D
No esquema “estrela”, as tabelas de dimensões não são normalizadas para poder reduzir a redundância e melhorar a consistência dos dados, enquanto o esquema floco de neve mantém uma estrutura mais normalizada.
E
A principal diferença entre o esquema “estrela” e o esquema “floco de neve” está na modelagem das dimensões, pois, no esquema estrela, ocorrem ligações entre as tabelas dimensionais, e, no esquema “floco de neve”, não.
Data warehouse é um repositório de dados históricos e correntes de potencial interesse para gestores de toda a organização.
C
Certo
E
Errado
Referente à modelagem de projetos, existe uma técnica de estrutura de dados otimizada para armazenamento em um DW (Data Warehouse). O objetivo é a otimização, visando à recuperação mais rápida e segura. Essa técnica refere-se à modelagem:
A
Multidimensional.
B
Plana.
C
Vetorizada.
D
Bidimensional.
E
Processamento Analítico Online.
Data warehouse é um repositório de dados para análises e, portanto, deve conter apenas dados atualizados a fim de não enviesar a análise.
C
Certo
E
Errado
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. Usado comumente em grandes bancos de dados, pode-se considerar que é como um agregador e organizador de dados. Trata-se do conceito de:
A
Data Warehouse.
B
OLAP.
C
Data Mart.
D
Business Intelligence.
E
Data Mining.
Uma das formas de modelagem de sistemas de data warehouse é a modelagem, multidimensional. De acordo com essa forma de modelagem, é correto afirmar que
A
a tabela fato possui ou admite exclusivamente atributos literais.
B
quatro é o número máximo de tabelas dimensão suportado ou permitido em cada modelo.
C
as chaves primárias das tabelas dimensão formam a chave estrangeira da tabela fato.
D
a tabela fato não necessita ou possui chave primária.
E
cada tabela dimensão possui ou admite exclusivamente atributos numéricos.
Assinale a alternativa incorreta no que diz respeito aos conceitos de Data Warehouse e Data Mining:
A
O Machine Learning tem uma abordagem estatística.
B
Data Warehouse é uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão.
C
Os dados são, em geral, atualizados registro a registro, em múltiplas transações.
D
A mineração de dados não é aplicada em tempo real, é sempre sobre um conjunto de dados relacionado a um período.
E
No Data Warehouse os dados só são visualizados na área de consulta, ou seja, após o tratamento e armazenamento adequado.
Os data warehouses e data marts possuem características técnicas próprias.
Em relação ao tema, analise as afirmativas a seguir:
I. Data warehouse de nível empresarial: oferecem múltiplas visões sobre bancos operacionais, as visões são materializadas para obter acessos mais seguros aos dados.
II. Data mart: possuem um foco mais específico, são direcionados para um subconjunto de setores de uma organização, por exemplo, um departamento.
III. Data mart virtuais: são imensos projetos complexos que demandam investimentos expressivos de tempo e de recursos computacionais e humanos.
Está correto o que se afirma em
A
I apenas.
B
II apenas.
C
III apenas.
D
I e II, apenas.
E
II e III, apenas.
A gestão do TJRN é apoiada por sistemas de informações digitais que estão em produção há mais de dez anos abrangendo diversos contextos, como gestão de pessoal, gestão orçamentária, pedidos de serviço, controle de viaturas etc. Para apoiar a tomada de decisão de alto nível do Tribunal, é necessário o desenvolvimento de um banco de dados analítico que seja orientado a assunto, não volátil e histórico, integrando dados estruturados dos diversos sistemas e contextos.
O banco de dados a ser desenvolvido é um Data:
A
Lake;
B
Mart;
C
Graph;
D
Mining;
E
Warehouse.
Gerar simulado