Questões de Concurso
Sobre datamart em banco de dados
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Para evitar conflitos com as chaves utilizadas nos bancos de dados de origem dos sistemas transacionais, a rotina ETL de um Data Mart deve gerar uma chave:
1. Data Lake 2. Data Mart
( ) Surgiu como uma alternativa aos armazéns de dados tradicionais, permitindo o armazenamento de grandes volumes de dados de qualquer tipo e tamanho. ( ) São criados para tornar os dados mais facilmente acessíveis para geração de relatórios, além de fornecer um estágio adicional de transformação além das tubulações ETL iniciais. ( ) Tipo de armazenamento de dados frequentemente usado para suportar camadas de apresentação do ambiente de data warehouse. ( ) Fornece um local central de armazenamento para dados brutos, com o mínimo de transformação, se houver.
A associação correta, na ordem dada, é:
Acerca de dados abertos, bem como de processos de coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados, julgue o item que se segue.
Data warehouse e data mart dizem respeito às estruturas
dimensionais de dados, remodeladas com o objetivo de
prover análises diferenciais, ao passo que o
OSD (operational data store) está relacionado ao
armazenamento e tratamento de dados, de forma também
consolidada, porém sem as características dimensionais.
Assinale a opção que descreve a ação correta para incluir esta nova tabela no banco de dados, considerando que já há dados nas tabelas #Livro e #Autor.
Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.
Data mart e data warehouse são termos sinônimos que se
referem igualmente a um local onde é armazenada uma
grande quantidade de dados.
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:
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Lake.
4. Big Data.
5. Business Intelligence e Analytics.
6. Mineração de Dados.
( ) Ambiente de armazenamento de dados centralizado que integra informações de várias fontes para suportar a análise de negócios.
( ) Conjunto de ferramentas, técnicas e processos para coletar, organizar e analisar informações para fins estratégicos.
( ) Subconjunto de um Data Warehouse, geralmente focado em um único departamento ou área de negócios.
( ) Processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em conjuntos de dados.
( ) Abordagem flexível e escalável para armazenar grandes volumes de dados de diferentes tipos.
( ) Conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, muitas vezes além da capacidade de ferramentas de processamento de dados tradicionais.
A sequência está correta em
Extração, tratamento e carga (ETL) é o processo que coleta dados relevantes dos bancos de dados transacionais, transforma-os em um padrão e os carrega no data warehouse ou no data mart.
Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item a seguir.
Entre as várias arquiteturas, o data warehouse centralizado
assemelha-se à arquitetura em estrela, na qual, no centro,
tem-se o data warehouse empresarial e, nas pontas, ligados
ao central, os data mart dependentes, organizados por áreas
temáticas da empresa.
No desenvolvimento de data marts e modelos dimensionais, o escopo deve ser focado em soluções departamentais e não corporativas.
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
Enquanto os depósitos de dados e seus subconjuntos data
marts são bancos estáticos, ou seja, não mais sofrem mudanças
depois de agrupados, formatados e armazenados seus dados em
um repositório, os bancos de dados típicos mudam
constantemente, sendo dinâmicos por natureza.
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
A construção de um data mart antecede a criação de um data
warehouse.
A respeito de data warehouse e data mining, julgue o item que se segue.
Chamados de data mart, os servidores de apresentação de data
warehouse permitem consultas.
Atenção: Para responder à questão , considere a imagem abaixo.