Questões de Concurso sobre Processo de DW

 
 
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Considere uma organização que opera dezenas de sistemas tipo OLTP (processamento transacional online), gerando um grande volume de dados armazenados em diferentes bancos de dados (BDs) operacionais. A organização deseja realizar transações tipo OLAP (processamento analítico online) para realizar análises estratégicas sobre os dados operacionais gerados pelas operações OLTP. Nesse contexto, uma justificativa para implementar um Data Warehouse (DW) é que


A

a integração dos dados dos diversos BDs operacionais no DW possibilita que transações OLAP e OLTP consultem e atualizem esses dados diretamente no DW.


B

a integração dos dados dos diversos BDs operacionais no DW cria um instrumento eficiente para a auditoria de transações OLTP com base em análises via transações OLAP.


C

transações OLAP realizam processos analíticos complexos e esses processos feitos sobre os BDs operacionais degradariam muito o desempenho de transações OLTP.


D

transações OLAP exigem que os dados sejam previamente agregados e isso impossibilita essas transações de consultarem diretamente os BDs operacionais.

No processo de carga de um banco de dados relacional para um data warehouse, as chaves primárias das tabelas na origem são convertidas em chaves substitutas no destino.


C

Certo


E

Errado

Assinale a alternativa que contém a função e o papel de um Data Lake dentro da arquitetura de dados corporativa.


A

É um sistema de arquivos relacional que organiza os dados exclusivamente em tabelas normalizadas para análises transacionais.


B

É um data mart altamente estruturado que armazena apenas dados filtrados para análises específicas.


C

É um sistema OLTP (Processamento de Transações Online) que prioriza baixa latência para aplicações críticas em tempo real.


D

É um repositório centralizado que armazena dados brutos em seu formato original, estruturado ou não estruturado, visando flexibilidade analítica futura.


E

É uma ferramenta de visualização de dados utilizada para gerar dashboards interativos em tempo real.

Considere as características técnicas das ferramentas Flink e Spark Streaming, submetidas ao consumo de um mesmo stream of data do Kalka, em condições ideais.

I. Processa dados em true real-time, lidando com cada evento assim que ele chega.

II. O modo de micro-batch introduz um pequeno delay (latência) entre a ingestão e o processamento dos dados devido à coleta em lote.

III. Mostra um fluxo mais continuo de resultados, especialmente se nenhum windowing ou batching estiver envolvido.

IV. Mais adequado para pipelines de ETL e análises de logs, nos quais a latência dos micro-baiches é aceitável.

V. O modelo de processamento de fluxo real garante semântica exacil-once para o processamento de eventos, o que é essencial para aplicações críticas.

As características estão corretamente atribuídas às ferramentas em:


A


Flink

Spark

II e IV

I, III e V


B


Flink

Spark

I, III e IV

II e V



C


Flink

Spark

II e IV

I, III e V


D


Flink

Spark

I, III e V

II e IV


E


Flink

Spark

I e IV

II, III e V

A fase 7 do CRISP-DM indica que o processo de construção do armazém de dados correspondente deve ser revisado em função das atualizações dos dados.


C

Certo


E

Errado

A analista de Business Intelligence Lúcia está elaborando o modelo multidimensional do Data Mart Processos Judiciais (DMProcJ). Durante sua análise, ela observou que o número do processo judicial (num_processo) não é uma métrica, mas sim um atributo importante, pois representa o menor grão do DMProcJ e pode ser usado para navegar até o sistema transacional de origem para analisar outras informações de um processo específico.


Para modelar o atributo num_processo, Lúcia deve implementar um(a):


A

fato não aditivo;


B

dimensão ponte;


C

operação drill across;


D

dimensão degenerada;


E

data mart dependente.

Os datawarehouses possuem uma série de características diferenciadoras em relação aos bancos de dados relacionais. Com relação a essas características, analise as assertivas e identifique as corretas:


I.Visão conceitual multidimensional e dimensionalidade genérica.

II.Dimensões e níveis de agregações limitadas.

III.Processamento OLTP e tratamento dinâmico de matrizes esparsas.


É CORRETO o que se afirma em:


A

I e III, apenas.


B

I, apenas.


C

II e III, apenas.


D

II, apenas.

Data Warehousing é o processo de coleta, armazenamento e gerenciamento de grandes volumes de dados de diversas fontes para análise e tomada de decisão. OLAP (Online Analytical Processing) é uma técnica para análises multidimensionais. Indique a alternativa correta sobre Data Warehousing e OLAP:


A

Os modelos estrela (Star-Schemas) nos bancos de dados relacionais não podem ser usados como base para construção de cubos OLAP pois não possuem fundação e compatibilidade física com os mesmos.


B

As informações apresentadas em um banco de DataWarehouse devem estáticas para que variações temporais não afetem a sua integridade e consistência


C

Um dos objetivos do DataWarehousing é facilitar mais discussões para decidir quais números estão corretos


D

Os cubos OLAP normalmente suportam hierarquias irregulares complexas de profundidade indeterminada, como organogramas ou listas de materiais.


E

É importante que os modelos estrela (Star-Schemas) estejam normalizados na 3FN, pelo menos, para possibilitar consultas mais eficientes aos cubos OLAP.

Um DW é projetado para armazenar dados operacionais históricos, utilizando a mesma estrutura dos dados transacionais, com o objetivo de diminuir a latência nas consultas analíticas.


C

Certo


E

Errado

Em uma organização, documentar as interações e as soluções apresentadas para referência futura representa uma boa prática no suporte técnico aos usuários de informática.


C

Certo


E

Errado

O processo de tomada de decisão conta com ferramentas computacionais que otimizam e auxiliam gestores em diferentes níveis de atuação organizacional. No que se refere ao suporte de dados, os armazéns de dados (ou data warehouses) representam uma importante alternativa para o armazenamento de dados por conta de suas características estruturais.


Assinale a opção apresenta uma característica que diferencia um data warehouse de uma base de dados com suporte ao processamento OLTP.


A

Dimensões e níveis de agregação ilimitados.


B

Operações restritas em dimensões.


C

Tratamento estático da matriz esparsa.


D

Visão conceitual unidimensional.


E

Volatilidade dos dados armazenados.

DW é um processo que reúne e gerencia várias coleções de dados históricos, indexados e de alto valor, que passam por um processo de limpeza, processamento e transformação com vistas a análises estratégicas e avançadas.


C

Certo


E

Errado

 
 
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