Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 20

Q535663

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: TRT - 3ª Região (MG) Prova: FCC - 2015 - TRT - 3ª Região (MG) - Técnico Judiciário - Área Tecnologia da Informação |

Q535663 Banco de Dados

Um técnico de TI precisa utilizar um subconjunto de dados de um Data Warehouse direcionado à área administrativa de um Tribunal. Esses dados serão armazenados em um banco de dado modelado multidimensionalmente, que será criado capturando-se dados diretamente de sistemas transacionais, buscando as informações relevantes para os processos de negócio da área administrativa. Esse banco de dados será um

A

OLAP.

B

MOLAP.

C

Data Mining.

D

Big Data

E

Data Mart..

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Q529574

Ano: 2015 Banca: COSEAC Órgão: UFF Prova: COSEAC - 2015 - UFF - Analista de Tecnologia da Informação |

Q529574 Banco de Dados

A capacidade de os dados não permanecerem atualizados nos datawarehouses indica uma característica conhecida como:

A

atomicidade.

B

volatilidade.

C

consistência.

D

integração.

E

organização.

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Q529573

Ano: 2015 Banca: COSEAC Órgão: UFF Prova: COSEAC - 2015 - UFF - Analista de Tecnologia da Informação |

Q529573 Banco de Dados

Os datawarehouses possuem falhas relacionadas ao projeto, à implementação e à operação. É uma falha relacionada à operação:

A

falta de integração.

B

arquitetura inapropriada.

C

expectativas irreais.

D

pouco treinamento de usuário.

E

políticas corporativas desatualizadas.

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Q525497

Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DEPEN Prova: CESPE - 2015 - DEPEN - Agente Penitenciário Federal - Área 7 |

Q525497 Banco de Dados

Acerca de datawarehouse e datamining, julgue o item subsequente.

O datawarehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, que, por sua vez, permitem a realização de uma melhor análise de eventos futuros.

Certo

Errado

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Q525496

Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DEPEN Prova: CESPE - 2015 - DEPEN - Agente Penitenciário Federal - Área 7 |

Q525496 Banco de Dados

Acerca de datawarehouse e datamining, julgue o item subsequente.

Datamart é a denominação atribuída a um sistema de dataware que atende a áreas específicas de negócios de organizações e que representa um subconjunto lógico do datawarehouse.

Certo

Errado

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Q514752

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: TCM-GO Prova: FCC - 2015 - TCM-GO - Auditor de Controle Externo - Informática |

Q514752 Banco de Dados

O Serpro relatou assim uma parceria com o Tribunal de Contas da União - TCU:

“O funcionamento do Síntese, simplificadamente, se dará da seguinte forma: serão realizadas extrações de dados dos sistemas de informações mantidos por diversos órgãos públicos; esses dados sofrerão transformações para compatibilizar codificações e formatos, realizar classificações, agrupar registros e agregar valores; as informações modificadas alimentarão o repositório de dados modelado especificamente para consultas analíticas. O acesso ao repositório será realizado pelo usuário final por meio de ferramentas que possuem uma interface amigável para elaborar consultas ou relatórios. A apresentação das consultas pode ser em forma de matriz, gráfico, documento de editor de texto ou planilha eletrônica.”

O repositório de dados e as ferramentas, em destaque no texto, referem-se, respectivamente, a

A

SQL Server Reporting Service e Data Mining.

B

Data Warehouse e OLAP.

C

SQL Server Reporting Service e Business Intelligence.

D

Data Warehouse e SQL Server Reporting Service.

E

ERP e SQL Server Reporting Service.

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Q510232

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: TRE-RR Prova: FCC - 2015 - TRE-RR - Analista Judiciário - Análise de Sistemas |

Q510232 Banco de Dados

Os dados de sistemas OLAP se baseiam nas informações contidas nos diversos softwares utilizados pela empresa (ERPs, planilhas, arquivos texto, arquivos XML etc.). Estes sistemas possuem uma camada onde estão os dados originais e outra camada onde estão os dados tratados (um gigantesco repositório de dados sobre assuntos diversos preparados para serem consultados por um sistema OLAP), que chamamos de

A

Data Mining.

B

Online Transactional Database.

C

Data Mart.

D

Datawarehouse.

E

Big Data.

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Q507878

Ano: 2012 Banca: FEMPERJ Órgão: TCE-RJ Prova: FEMPERJ - 2012 - TCE-RJ - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q507878 Banco de Dados

A literatura especializada lista quatro etapas a serem seguidas nos processos de Modelagem Dimensional no que concerne Data Warehouses e Data Marts. Essas etapas caracterizam-se pela identificação/especificação:

A

do processo de negócio; da granularidade; das dimensões; das medidas;

B

da granularidade; das dimensões; das medidas; do ETL;

C

das dimensões; das medidas; do modelo físico da base de dados; do ETL;

D

das dimensões; das medidas; do modelo lógico da base de dados; do ETL;

E

do processo de negócio; das dimensões; das medidas; do modelo lógico da base de dados.

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Q500534

Ano: 2015 Banca: VUNESP Órgão: TCE-SP Prova: VUNESP - 2015 - TCE-SP - Agente da Fiscalização Financeira - Sistemas, Gestão de Projetos e Governança de TI |

Q500534 Banco de Dados

Uma das formas de modelagem utilizada no desenvolvimento de data warehouses é a modelagem multidimensional. Nesse tipo de modelagem,

A

sempre há diversas tabelas fato representadas e apenas uma tabela dimensão.

B

não há utilização de atributos com a função de chave primária nas tabelas fato e dimensão.

C

as medições numéricas que representam o desempenho do negócio modelado são armazenadas na tabela fato.

D

o relacionamento estabelecido entre as tabelas fato e dimensão é de um para um.

E

as tabelas dimensão não admitem o uso de atributos do tipo numérico

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Q496287

Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CGE-PI Prova: CESPE - 2015 - CGE-PI - Auditor Governamental - Tecnologia da Informação |

Q496287 Banco de Dados

Acerca de data warehouse, julgue o item a seguir.

A junção em estrela, que pode ser utilizada em acessos a tabelas de dimensões e posteriormente à tabela de fatos de um data warehouse, é uma estratégia específica de implementação de junção que se difere das estratégias normais pelo fato de começar deliberadamente pelo cálculo do produto cartesiano.

Certo

Errado

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Q492973

Ano: 2015 Banca: FUNCAB Órgão: MJSP Prova: FUNCAB - 2015 - MJ - Gerente de Projetos em Tecnologia da Informação |

Q492973 Banco de Dados

O data warehouse é um componente significativo do business intelligence. De acordo com Immon, uma coleção de assuntos organizados para suporte a decisão, com base nas necessidades de um determinado departamento, é conhecido como data:

A

mart.

B

slice.

C

group.

D

search.

E

text.

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Q491569

Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: Petrobras Prova: CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Analista de Sistemas Júnior - Engenharia de Software |

Q491569 Banco de Dados

Em um ambiente de data warehousing, é usual usar um modelo dimensional, cujas principais componentes incluem as tabelas de fatos e dimensões. A esse respeito, considere as afirmativas abaixo.

I - A tabela de fatos representa os dados que são necessários para que os usuários possam realizar as análises do negócio necessárias para tomadas de decisão.
II - A tabela de dimensões representa os tamanhos das bases e os valores exclusivamente numéricos usados para que se possa acessar a tabela de fatos de forma eficiente.
III - As chaves usadas nas tabelas de fatos e dimensões são sempre iguais àquelas usadas nos sistemas de bancos de dados transacionais, de forma a facilitar a programação e a implementação da fase de extração, transformação e carga dos dados (ETL).

É correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

I e II, apenas.

C

I e III, apenas.

D

II e III, apenas.

E

I, II e III.

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Q486738

Ano: 2015 Banca: FCC Órgão: CNMP Prova: FCC - 2015 - CNMP - Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas |

Q486738 Banco de Dados

Considere que a equipe de Analistas de Desenvolvimento de Sistemas do CNMP está projetando a arquitetura para o Data Warehouse (DW) da instituição, conforme mostra a figura abaixo:

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

É correto afirmar que esta arquitetura

A

é bottom-up. Garante a existência de um único conjunto de aplicações para ETL, ou seja, extração, limpeza e integração dos dados, embora os processos de manutenção e monitoração fiquem descentralizados.

B

é bottom-up, pois primeiro a equipe cria um DW e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o DW em áreas menores gerando pequenos bancos orientados por assuntos aos departamentos.

C

é bottom-up. Permite um rápido desenvolvimento, pois a construção dos Data Marts é altamente direcionada. Normalmente um Data Mart pode ser colocado em produção em um período de 2 a 3 meses.

D

é top-down. A partir do DW são extraídos os dados e metadados para os Data Marts. Nos Data Marts as informações estão em maior nível de sumarização e, normalmente, não apresentam o nível histórico encontrado no DW.

E

é top-down, pois possui um retorno de investimento muito rápido ou um faster pay back. O propósito desta arquitetura é a construção de um DW incremental a partir de Data Marts independentes.

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Q482789

Ano: 2012 Banca: CESGRANRIO Órgão: LIQUIGÁS Prova: CESGRANRIO - 2012 - LIQUIGÁS - Profissional Júnior - Administração de Banco de Dados |

Q482789 Banco de Dados

A tecnologia de datawarehousing tem se tornado uma importante ferramenta para implementação do conceito de inteligência empresarial (business inteligence), proporcionando uma integração dos dados empresariais para a realização de análises gerenciais e estratégicas.

Entre as suas características, inclui-se:

A

extração de dados de fontes únicas, necessitando de um data mart para cada fonte.

B

incapacidade de lidar com múltiplos níveis de tempo devido à sua não volatidade, requerendo um DW para cada granularidade dessa dimensão.

C

orientação por assunto, permitindo o foco em processos de negócio específicos.

D

volatilidade, necessitando de atualização a cada transação realizada no BD transacional.

E

processo baseado em simples consultas a tabelas específicas, gerando uma correspondência 1-1 entre as tabelas do DW e do sistema transacional.

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Q482787

Ano: 2012 Banca: CESGRANRIO Órgão: LIQUIGÁS Prova: CESGRANRIO - 2012 - LIQUIGÁS - Profissional Júnior - Administração de Banco de Dados |

Q482787 Banco de Dados

Considere o sistema de datawarehouse para responder à questão.

Definições do sistema datawarehouse:

• tempo (hierarquia dada por semana, mês e ano)
• item (hierarquia dada por produto, família de produtos, marca)
• local (hierarquia dada por loja, cidade, estado, região)

Sejam as seguintes consultas OLAP pedidas pelo cliente:

I - Vendas semestrais de dois tipos de produtos específicos por região
II - Vendas diárias de uma marca em uma cidade
III - Vendas mensais por família de produtos por bairro
IV - Vendas trimestais por família de produtos de duas regiões diferentes

De acordo com a hierarquia definida no sistema, são pos- síveis APENAS as consultas pedidas em

A

I e II

B

I e IV

C

II e IV

D

III e IV

E

I, III e IV

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Q481273

Ano: 2014 Banca: FCC Órgão: TJ-AP Prova: FCC - 2014 - TJ-AP - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Tecnologia da Informação - Banco de Dados- DBA |

Q481273 Banco de Dados

Os sistemas de Data Warehouse utilizam-se de um modelo de dados diferente dos bancos de dados tradicionais, que proporciona ganhos de desempenho nas consultas. Esse modelo é conhecido como modelagem

A

dinâmica.

B

dimensional.

C

fixa.

D

online.

E

transacional.

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Q473130

Ano: 2014 Banca: FCC Órgão: TCE-GO Prova: FCC - 2014 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q473130 Banco de Dados

As ferramentas OLAP permitem efetuar a exploração dos dados de um Data Warehouse (DW). Em relação a este tema, é correto afirmar:

A

A análise multidimensional representa os dados como tabelas, de forma semelhante aos bancos de dados relacionais.

B

Combinando as dimensões, o usuário tem uma visão dos dados de um DW, podendo efetuar operações básicas como slice and dice, drill down e roll up.

C

O resultado das operações OLAP não permite a descoberta de tendências e cenários; isso é conseguido com sistemas ERP, capazes de transformar dados do DW em informações estratégicas.

D

As operações slice and dice realizam a alteração nos dados do DW modificando o nível de granularidade da consulta.

E

Para navegar nas dimensões do DW são utilizadas as operações drill, que não afetam o nível de granularidade da consulta.

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Q464076

Ano: 2014 Banca: FCC Órgão: Câmara Municipal de São Paulo - SP Prova: FCC - 2014 - Câmara Municipal de São Paulo - SP - Consultor Técnico Legislativo - Informática |

Q464076 Banco de Dados

A proposta de um DW - Data Warehouse é sustentar a tomada de decisões com dados e informações. A Data Mining pode ser usada em conjunto com o DW e as ferramentas OLAP para dar suporte às decisões gerenciais. Considerando estas tecnologias e ferramentas de apoio à decisão, é correto afirmar:

A

Um DW é um conjunto de múltiplos bancos de dados com os dados integrados em um modelo multidimensional. Da mesma forma que os bancos de dados transacionais, os DWs dão apoio a análises de série temporal e de tendências, as quais requerem mais dados atuais do que históricos.

B

Os modelos multidimensionais tiram proveito de relações inerentes aos dados para gerar dados em matrizes multidimensionais denominadas cubos de dados ou hipercubos. No entanto, o desempenho de consultas em matrizes multidimensionais geralmente é pior do que no modelo de dados relacional. Três exemplos de dimensões em DW corporativo poderiam ser os períodos fiscais da empresa, os produtos e as regiões.

C

As ferramentas OLAP oferecem funcionalidades pré-programadas como ROLAP (dados são resumidos com generalização crescente, como semanal para trimestral e deste para anual) e MOLAP (níveis crescentes de detalhes são revelados).

D

O resultado da mineração de dados pode descobrir novas informações apenas através do uso de dois métodos: regras de associação (se um cliente compra um computador, ele também pode comprar uma impressora) e padrões sequenciais (um cliente que compra uma câmera e depois compra um material fotográfico, deverá comprar outro acessório associado).

E

Comparados com os BDs transacionais, os DWs são não-voláteis. Um DW não provoca preocupações do tipo deadlock ou atualizações de registro a registro. Os dados vêm de um ambiente operacional e, depois de carregados no DW, podem ser consultados sem necessidade de nenhum tipo de bloqueio por concorrência de usuários no seu acesso.

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Q463033

Ano: 2014 Banca: VUNESP Órgão: TJ-PA Prova: VUNESP - 2014 - TJ-PA - Analista Judiciário - Análise de Sistema - Desenvolvimento |

Q463033 Banco de Dados

Considerando o processo de extração, transformação e carga utilizado na montagem de um data warehouse, é correto afirmar que

A

a carga de dados corresponde à transferência de dados do ambiente de data warehouse para o ambiente de produção.

B

um exemplo de uma transformação de dados consiste na conversão de diversas unidades de medida para uma única unidade (por exemplo, cm, mm e m para cm)

C

a fase de extração de dados considera apenas os dados existentes no ambiente operacional há pelo menos um mês

D

a transformação de dados se restringe a inserir marcas de tempo em cada registro extraído do ambiente operacional.

E

a carga de dados do ambiente de produção para o data warehouse só pode ser feita uma vez por semana.

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Q463032

Ano: 2014 Banca: VUNESP Órgão: TJ-PA Prova: VUNESP - 2014 - TJ-PA - Analista Judiciário - Análise de Sistema - Desenvolvimento |

Q463032 Banco de Dados

Um dos modelos mais utilizados na modelagem de data warehouses é o modelo dimensional, sobre o qual é correto afirmar que

A

o número mínimo de tabelas dimensão em um modelo dimensional é 4.

B

cada modelo dimensional contém, pelo menos, 2 tabelas fato

C

as tabelas dimensão contêm atributos que visam descrever características de cada dimensão.

D

cada tabela fato não pode conter mais do que 10 atributos.

E

a cardinalidade do relacionamento entre tabelas dimensão e tabelas fato é de 1 para 1.

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

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