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Questão de Banco de Dados — BI (Business Intelligence) — CESPE / CEBRASPE 2024

Banco de DadosBI (Business Intelligence)
Código
ce167025
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANATEL
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Ciências de Dados
Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI.O processo de otimização de desempenho, em bases de dados, consiste em redimensionar o tamanho do modelo semântico, o que resulta em uma maior rapidez na atualização dos dados, cálculos e renderização dos elementos visuais em relatórios.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Otimização de desempenho em bases de dados para BI

✅ CERTO. A afirmação está correta. Redimensionar o modelo semântico — por exemplo, reduzir a granularidade, agregar dados em tabelas fato sumarizadas ou eliminar dimensões/atributos desnecessários — é uma técnica de otimização que diminui o volume de dados processados. Isso acelera a atualização dos dados (ETL mais rápido), os cálculos (consultas OLAP mais leves) e a renderização de dashboards (menos dados para carregar visualmente). O objetivo é justamente melhorar o desempenho sem comprometer a capacidade analítica.

PEGA ESSA DICA!

Em BI, otimizar não significa apenas criar índices ou particionar tabelas. Ajustar o modelo dimensional (star schema, snowflake) removendo atributos redundantes ou criando fatos agregados (fato agregada) é uma prática comum para ganhar performance em relatórios e consultas. Lembre-se: quanto mais enxuto o modelo, mais rápido o processamento.

✅ CERTO.

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