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Questões de Concurso sobre ETL - Extração: Trazendo os dados para o DW
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Na transformação avançada do ETL, a derivação de dados cria novos atributos ou métricas a partir de colunas existentes, usando cálculos complexos e funções analíticas para enriquecer o dataset e suportar análises preditivas e segmentações contextuais.
C
Certo
E
Errado
No processo ETL, a etapa de transformação é responsável por aplicar as regras de adequação, convertendo os dados ao formato requerido pelo DW, garantindo sua consistência e usabilidade.
C
Certo
E
Errado
Os processos de ETL utilizam uma área de preparação, conhecida como zona de pouso, onde os dados extraídos são armazenados temporariamente.
C
Certo
E
Errado
Em ETL, o armazenamento de dados pode ser feito em bancos de dados ou em data warehouse, mas não em data lakes, porque estes seguem um padrão diferente e, geralmente, armazenam seus dados por meio do armazenamento de objetos ou nos HDFS (hadoop distributed file systems).
C
Certo
E
Errado
Durante o processo de ETL (extract, transform, load), a etapa de transformação é responsável por mover os dados extraídos para o sistema de destino, onde serão armazenados para análise.
C
Certo
E
Errado
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No processo de ELT, a limpeza e a transformação dos dados ocorrem dentro do data warehouse, enquanto que, no ETL, essas etapas ocorrem antes de os dados serem carregados na base de destino.
C
Certo
E
Errado
Os dados armazenados em um Data Warehouse (DW) são organizados de modo a apoiar a tomada de decisão por parte dos gestores de uma organização. As principais, mas não únicas, fontes de dados para um DW são os bancos de dados transacionais (BDT), utilizados em sistemas de informação que apoiam as operações de uma organização.
A movimentação de dados dos BDT para um DW previamente definido e configurado é realizada por meio de um processo que realiza ações de
A
criação de um modelo multidimensional de dados
B
definição de um esquema denominado “flocos de neve”
C
extração, transformação e carga de dados
D
mineração de dados
E
projeções realizadas nas dimensões dos dados
Em arquiteturas modernas de Data Warehousing, o processo de ETL é fundamental para preparar os dados de forma eficiente para a tomada de decisões estratégicas.
Ele é como uma ponte entre os sistemas e o Data Warehouse. Nesse contexto, o principal objetivo do processo de ETL em uma solução de Data Warehousing é
A
criar visualizações e dashboards interativos para serem analisados em tempo real.
B
realizar análises estatísticas complexas nos dados, aplicando técnicas de modelagem preditiva para descobrir insights ocultos.
C
desenvolver e treinar modelos de machine learning, facilitando a previsão de tendências.
D
extrair dados de diversas fontes, transformá-los em um formato padronizado e consistente e carregá-los no Data Warehouse.
E
gerenciar o acesso e a segurança dos dados armazenados no Data Warehouse, garantindo assim que as informações estejam protegidas contra acessos não autorizados.
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