Questões de Banco de Dados - ETL (Extract Transform Load) para Concurso
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Acerca de dados abertos, bem como de processos de coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados, julgue o item que se segue.
Na fase de carregamento de um processo
ETL (extract transform load), são realizadas a deduplicação
e a validação dos dados.
Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, do tratamento e da visualização de dados, julgue o item que se segue.
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).
Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, do tratamento e da visualização de dados, julgue o item que se segue.
A limpeza de dados consiste no processo de reorganização
dos dados para a garantia de sua qualidade e consistência.
I. Extrair dados de uma fonte e carregá-los no destino, sem qualquer transformação.
II. Extrair dados de uma fonte, transformá-los de acordo com as necessidades do sistema e carregá-los no destino.
III. Transformar dados de uma fonte de acordo com as necessidades do sistema e carregá-los no destino.
Está correto apenas o que se apresenta em
( ) ELT utiliza fluxos de trabalho de análise de dados e de aprendizado de máquina. O ELT é frequentemente usado por uma organização para: Extrair dados de sistemas legados, limpar os dados para melhorar sua qualidade e carregar dados em um banco de dados de destino. O ELT transforma dados no trânsito.
( ) ETL copia ou exporta os dados dos locais de origem, mas, em vez de carregá-los em uma área de preparação para transformação, ele carrega os dados em estado brutos diretamente no armazenamento de dados no destino para serem transformados conforme necessário. O ETL não transforma nenhum dado no trânsito.
( ) A ordem das etapas não é a única diferença entre ETL e ELT. No ELT, o armazenamento de dados de destino pode ser um armazém de dados, mas, mais frequentemente, é um data lake, que é um armazenamento central grande projetado para manter tanto dados estruturados quanto não estruturados em grande escala.
As afirmativas são, respectivamente,