Questões de Concurso Sobre dw - data warehouse em banco de dados

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Q995218 Banco de Dados

“A Secretaria da Fazenda realizou procedimento que visa estimular os contribuintes paulistas a, voluntariamente, regularizarem as obrigações tributárias que devem ser transmitidas ao Fisco. Em uma etapa da operação foram selecionados 48 contribuintes do Regime Periódico de Apuração com R$ 143 milhões em débitos de ICMS.

Esta ação tem caráter orientador, com o objetivo de alertar as empresas sobre divergências em suas declarações e indicar a regularização, porém, a ação pode resultar em indicações de empresas de fachada que apresentaram um conjunto de indícios que sugerem tratar-se de documentos fiscais inidôneos ou de simulação de operações para gerar créditos falsos de ICMS na apuração mensal do tributo a recolher.

Para a elaboração da operação autorregularização foram selecionados contribuintes com divergências nas notas fiscais emitidas entre janeiro a dezembro de 2016 em comparação com as informações declaradas nas Guias de Informação e Apuração do ICMS do mesmo período."

(Baseado em: https://portal.fazenda.sp.gov.br)


Ao ler esta notícia, uma Auditora Fiscal da área de TI concluiu, corretamente, que o cruzamento e a análise simultânea de diversas informações, como Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), inadimplência, regularidade no cumprimento de obrigações, porte da empresa, composição do quadro societário, autos de infração anteriores, localização geográfica e atividade econômica, entre outras,

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Q995216 Banco de Dados

Um Auditor da SEFAZ-BA, observando as necessidades da organização, propôs um Data Warehouse (DW) com as seguintes características:


- na camada de dados resumidos ficam os dados que fluem do armazenamento operacional, que são resumidos na forma de campos que possam ser utilizados pelos gestores de forma apropriada.

- na segunda camada, ou no nível de dados históricos, ficam todos os detalhes vindos do ambiente operacional, em que se concentram grandes volumes de dados.


Com esta organização, os tipos de consulta analítica de maior frequência acessariam os dados resumidos, mais compactos e de mais fácil acesso e, em situações em que seja necessário um maior nível de detalhe, utilizar-se-iam os dados históricos.


O Auditor propôs um DW

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Q995168 Banco de Dados
Nos sistemas transacionais, os dados sofrem diversas alterações como inclusão, alteração e exclusão. Antes de serem carregados no ambiente de um Data Warehouse, os dados são filtrados e limpos, de forma a gerarem informação útil. Após esta etapa, esses dados
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Q980148 Banco de Dados
A característica do data warehouse que permite que os dados sejam mantidos sem atualização é conhecida como:
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Q980125 Banco de Dados
No data warehouse, a administração, a análise e a geração de relatórios sobre dados multidimensionais é realizada por meio do modo de processamento:
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Q973824 Banco de Dados
Data warehouses podem ser considerados um tipo especial de bancos de dados, com certas características decorrentes do uso a que são destinados. Diferentemente dos bancos transacionais, certas exigências de projeto de bancos de dados são de certa forma relaxadas por conta disso. No caso mais comum, isso ocorre com relação à:
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Q965443 Banco de Dados
O data warehouse diferencia-se dos bancos de dados transacionais porque
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Q957830 Banco de Dados
Em projetos de Data Warehouse (DW) e Business Intelligence (BI), há uma etapa destinada a obter, ler e entender os dados provenientes dos sistemas OLTP (On-Line Transaction Processing – Processamento de Transações On-Line). Tais dados são copiados de tais sistemas para uma área temporária de organização de dados, a fim de serem, posteriormente, trabalhados. Frequentemente o grande desafio, nesse caso, é determinar quais dados são necessários e que tipos de filtros devem ser aplicados para trazê-los adequadamente para a área temporária. O esforço de obtenção de dados é maior especialmente quando os sistemas fontes são antigos, baseados em plataforma mainframe ou de natureza proprietária pouco conhecida. Essa etapa de obtenção de dados provenientes dos sistemas OLTP é chamada de:
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Ano: 2018 Banca: IF-MT Órgão: IF-MT Prova: IF-MT - 2018 - IF-MT - Informática |
Q952978 Banco de Dados

Um Data Warehouse é um conjunto de dados:


I - Baseado em assuntos ou negócios da empresa.

II - Integrado já que o processo de introdução dos dados no data warehouse é conduzido de forma que as muitas inconsistências das aplicações diversas que o compõem sejam desfeitas.

III - Não-Volátil já que seus dados são atualizados, apenas, ao final da manutenção ou atualização diária do banco de dados transacional.

IV - Variável em relação ao tempo pois sua estrutura de chave sempre contém um elemento de tempo e além disso, seu horizonte de tempo regular é de 5 a 10 anos.


É correto o que se afirma em:

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Q948790 Banco de Dados
As aplicações de Business Intelligence, nas últimas décadas, se utilizam de dados multidimensionais, armazenados em Data Warehouse, para gerar visões de negócios baseados em análises
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Q948643 Banco de Dados

Atenção: Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético:


      Um Auditor da Receita Estadual pretende descobrir, após denúncia, elementos que possam caracterizar e fundamentar a possível existência de fraudes, tipificadas como sonegação tributária, que vêm ocorrendo sistematicamente na arrecadação do ICMS. A denúncia é que, frequentemente, caminhões das empresas Org1, Org2 e Org3 não são adequadamente fiscalizados nos postos de fronteiras. Inobservâncias de procedimentos podem ser avaliadas pelo curto período de permanência dos caminhões dessas empresas na operação de pesagem, em relação ao período médio registrado para demais caminhões.

      Para caracterizar e fundamentar a existência de possíveis fraudes, o Auditor deverá coletar os registros diários dos postos por, pelo menos, 1 ano e elaborar demonstrativos para análises mensais, trimestrais e anuais.

O Auditor poderá fazer análises de pesagens diversas a partir de operações feitas sobre o cubo de dados multidimensional do Data Warehouse, por exemplo, trocar a ordem, ou aumentar ou diminuir a granularidade dos dados em análise, entre outras, como é o caso do uso da operação OLAP
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Q948642 Banco de Dados

Atenção: Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético:


      Um Auditor da Receita Estadual pretende descobrir, após denúncia, elementos que possam caracterizar e fundamentar a possível existência de fraudes, tipificadas como sonegação tributária, que vêm ocorrendo sistematicamente na arrecadação do ICMS. A denúncia é que, frequentemente, caminhões das empresas Org1, Org2 e Org3 não são adequadamente fiscalizados nos postos de fronteiras. Inobservâncias de procedimentos podem ser avaliadas pelo curto período de permanência dos caminhões dessas empresas na operação de pesagem, em relação ao período médio registrado para demais caminhões.

      Para caracterizar e fundamentar a existência de possíveis fraudes, o Auditor deverá coletar os registros diários dos postos por, pelo menos, 1 ano e elaborar demonstrativos para análises mensais, trimestrais e anuais.

Para permitir uma análise coerente, após a denúncia, a concepção de um modelo de dados multidimensional do tipo esquema estrela (star schema), em um Data Warehouse, deve registrar os elementos de dados: identificação do posto, empresa, data da pesagem e tempo de permanência.


Considerando os conceitos fatos e dimensões, os elementos de dados classificados como dimensões são, apenas,

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Q945872 Banco de Dados
A sociedade moderna dispõe de uma infinidade de dados e informações acerca dos mais variados temas do conhecimento. Assim, um relatório de análise ganha importância no mundo corporativo moderno, pois as informações armazenadas em grandes bancos de dados ou em data warehouses apontam para a
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Q943677 Banco de Dados

Sobre os dados do Data Warehouse, avalie as afirmações a seguir.

I. São integrados.

II. São orientados por assunto.

III. Contêm poucos níveis de detalhes.

IV. Contêm dados históricos de um período curto.

V. São dados capturados em um determinado momento.

Está correto apenas o que se afirma em

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Q933763 Banco de Dados
Os sistemas de data warehouse diferem de várias formas dos sistemas transacionais das empresas, como, por exemplo, em seu modelo de dados. Para transferir e transformar os dados dos sistemas transacionais para os sistemas de data warehousing, é comum utilizar, como estratégia, a existência de uma camada especial da arquitetura conhecida como
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Q929632 Banco de Dados
Entre as opções abaixo, marque a alternativa que justifica o uso de data warehouse.
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Q929396 Banco de Dados

Julgue o item que se segue, a respeito de tecnologias de sistemas de informação.


Na modelagem estrela, o desenvolvimento de um data warehouse permite que todas as métricas sejam sumarizadas em relação a todas as suas dimensões, visto que as chaves primárias da tabela fato são uma composição de chaves estrangeiras de todas as dimensões.

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Q929395 Banco de Dados

Julgue o item que se segue, a respeito de tecnologias de sistemas de informação.


O data warehouse é integrado, não volátil e orientado a assuntos, contudo, embora lide com dados e os armazene para a tomada de decisões gerenciadas, não é considerado um banco de dados, pois é variável em relação ao tempo.

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Q925745 Banco de Dados
Considerando a teoria da modelagem dimensional, composta por tabelas dimensão e tabela fato, utilizada em data warehouses,
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Q921494 Banco de Dados
Considere as seguintes afirmações sobre data warehouses.
I - Um esquema estrela possui uma tabela fato conectada a uma ou mais tabelas dimensão, as quais não necessitam estar normalizadas. II - Em um esquema constelação de fatos, as tabelas dimensão são organizadas em uma hierarquia de tabelas resultantes da normalização. III- As operações drill-up and drill-down atuam sobre o nível de agregação dos dados. A operação de drill-up permite agregar os dados de uma tabela fato ao longo de uma ou mais dimensões, e a operação drill-down oferece a capacidade oposta.
Quais estão corretas?
Alternativas
Respostas
261: E
262: C
263: B
264: A
265: D
266: D
267: D
268: B
269: C
270: D
271: A
272: D
273: B
274: B
275: B
276: D
277: E
278: E
279: E
280: D