Questões de Concurso

Analise as afirmativas a seguir, relativas a um sistema gerenciador de banco de dados (SGBD).

I. O SGBD é um sistema de software de uso geral que facilita o processo de definição, construção, manipulação e compartilhamento de bancos de dados entre diversos usuários e aplicações.

II. Um SGBD multiusuário precisa incluir um software de controle de concorrência, para garantir que, quando vários usuários tentam atualizar o mesmo dado, isso ocorra de uma maneira controlada.

III. Um SGBD oferece aos usuários uma representação conceitual de dados, informalmente conhecida como abstração de dados.

Estão corretas as afirmativas

Maria está construindo um sistema de aprendizado de máquina que utiliza a informação sobre a segmentação de clientes que está armazenada no CRM da empresa. Porém, a segmentação que ela extrai do CRM possui os valores "bronze", "prata" e "ouro", que seu sistema não entende.

Para isso, Maria quer implementar um processo de ETL que recodifica a segmentação para os valores "0", "1" e "2" representando, respectivamente, "bronze", "prata" e "ouro" antes de carregar os dados em seu sistema.

O tipo de transformação que Maria deve empregar em seu processo ETL é 

Uma das estruturas de dados é similar a uma lista, sendo seu paradigma principal o LIFO – “Last in, First Out” – que corresponde à “o último a entrar, é o primeiro a sair”, em tradução livre. Existe outra estrutura de dados semelhante, mas com uma diferença conceitual importante, na qual o paradigma a é FIFO – “First in, First Out” – que corresponde à “o primeiro a entrar, é o primeiro a sair”. Essas duas estruturas de dados são conhecidas, respectivamente como

Um banco de dados multidimensional é frequentemente usado em análise OLAP (Online Analytical Processing) sendo orientado por dimensões, e não por tabelas isoladas como no modelo relacional puro. Nesse contexto, considere uma instância relacionada às vendas de uma loja de varejo. As dimensões, nesse caso, poderiam ser:

1. Tempo: Dias, Meses, Trimestres, Anos 2. Produto: ID do Produto, Nome do Produto, Categoria 3. Localização: Cidade, Estado, País 4. Vendedor: ID do Vendedor, Nome, Departamento

Esse banco de dados multidimensional pode ser visualizado como um “cubo” com quatro dimensões, onde cada dimensão forma um dos eixos. Os pontos dentro desse “cubo” representam valores específicos de medidas, como é o caso do total de vendas. Esses pontos podem também representar algo mais complexo envolvendo muitas dimensões como, por exemplo, as vendas do Produto P no Estado Q durante o Mês R por Vendedor S.

Muitas vezes esses “cubos” são implementados em bancos de dados relacionais convencionais, de modo que os usuários possam usar linguagens amplamente conhecidas, como é o caso da linguagem de consultas SQL. Para isso, é necessário modelar tabelas de dimensão e de fato:

1. DimensaoTempo: com colunas tais como TempoID, Mes, Ano
2. DimensaoProduto: com colunas tais como ProdutoID, NomeProduto, Categoria
3. DimensaoLocalizacao: com colunas tais como LocalizacaoID, Cidade, Estado, País
4. FatoVendas: com colunas tais como TempoID, ProdutoID, LocalizacaoID, TotalVendas

Com base nas tabelas deste esquema relacional em particular, que representam um banco de dados multidimensional, considere que se deseja fazer a seguinte consulta de tipo “slice and dice”:
“Quanto foi vendido em termos de valor total nas categorias ‘Eletrônicos’ e ‘Roupas’ no estado de ‘Pernambuco’ durante o ano de 2022?”

A expressão SQL que responde a essa consulta é

Em um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), a primeira fase, de Extração (E), refere-se à