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Q2066786

Banco de Dados DW - Data Warehouse ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066786 Banco de Dados

Avalie se os componentes de um Data Warehouse incluem:
I. Sistemas de origem. II. Infraestrutura de ETL (Extraction-transformation-load). III. Data Warehouse. IV. Aplicações de Front-end para o usuário final.
Estão corretos os itens

Alternativas

I e II, apenas.

III e IV, apenas.

I, II e III, apenas.

II, III e IV, apenas.

I, II, III e IV.

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Q2066785

Banco de Dados Arquitetura de Banco de Dados , DW - Data Warehouse ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066785 Banco de Dados

Assinale a opção que apresenta uma diferença funcional entre um banco de dados planejado para lidar com informações transacionais (operações do dia a dia da empresa) e um Data Warehouse.

Alternativas

A finalidade de um banco de dados transacional é ser orientado para uma aplicação de negócio, e a de um Data Warehouse é ser orientado para um assunto de análise.

Um Data Warehouse é usado por todos os tipos de colaboradores em uma empresa, e um banco de dados transacional é usado apenas por gestores.

Um Data Warehouse deve ser orientado para uma aplicação de negócio, e um banco de dados transacional deve ser orientado para um assunto de análise.

A finalidade de um banco de dados transacional e de um Data Warehouse é a mesma: ser orientada para um assunto específico de análise.

Um Data Warehouse e um banco de dados transacional são igualmente utilizados por todos os colaboradores em uma empresa no nível operacional.

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Q2066784

Banco de Dados Arquitetura de Banco de Dados , DW - Data Warehouse ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066784 Banco de Dados

Em relação às diferenças de características técnicas entre um banco de dados planejado para lidar com informações transacionais (operações do dia a dia de uma empresa) e um Data Warehouse, é correto afirmar que

Alternativas

a normalização é essencial em um Data Warehouse, sobretudo no modelo dimensional estrela, de forma a evitar dados redundantes.

os processos analíticos normalmente usam uma pequena parcela de dados, reservando grandes porções de dados aos processos transacionais.

a questão de redundância de dados não é problema para o modelo dimensional (estrela), pois a normalização não é relevante entre fatos e dimensões.

os dados transacionais são acessados raramente, ao passo que os dados em um Data Warehouse são acessados frequentemente para o funcionamento operacional de uma empresa.

os dados salvos em um Data Warehouse são constantemente atualizados por meio de operações de UPDATE, ao passo que os dados transacionais recebem apenas novos registros (INSERT) e pedidos de leitura (SELECT).

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Q2050185

Banco de Dados DW - Data Warehouse ,

Ano: 2017 Banca: COVEST-COPSET Órgão: UFPE Prova: COVEST-COPSET - 2017 - UFPE - Analista de Tecnologia da Informação/Área Sistemas |

Q2050185 Banco de Dados

No contexto de Banco de Dados Multidimensionais, é correto afirmar que em um DataWarehouse:

Alternativas

as tabelas de fatos são altamente desnormalizadas.

uma medida é um registro da tabela de fato.

as tabelas de dimensões sempre são mais volumosas do que as tabelas de fatos.

as tabelas de fatos não precisam ter medidas.

a técnica Slowly Changing Dimension 2 (SCD2) permite manter as atualizações no mesmo registro.

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Q2050183

Banco de Dados DW - Data Warehouse ,

Ano: 2017 Banca: COVEST-COPSET Órgão: UFPE Prova: COVEST-COPSET - 2017 - UFPE - Analista de Tecnologia da Informação/Área Sistemas |

Q2050183 Banco de Dados

Sobre modelagem de Data Warehouse, é correto afirmar que:

Alternativas

dimensões degeneradas são tabelas cujos campos têm baixa cardinalidade.

dimensões com papéis ocorrem quando a chave primária de uma única tabela de dimensão aparece como chave estrangeira em várias tabelas de fatos.

dimensões conformadas são tabelas reusadas em dois ou mais Data Marts.

minidimensões são tabelas típicas de um esquema floco de neve.

uma tabela de fatos do tipo instantâneo acumulado é a melhor escolha para modelar um Data Mart de Estoque.

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251: E

252: A

253: C

254: D

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