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Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — CESPE / CEBRASPE 2024

Banco de DadosDW - Data Warehouse
Código
ce170490
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
CNJ
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Analista de Sistemas
Julgue o item a seguir, a respeito de sistema gerenciador de banco de dados relacional e NoSQL.Data warehouses são repositórios nos quais os dados podem ser armazenados em formatos variados, incluindo-se registros semiestruturados e formatos de arquivo não estruturados.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

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”.

Data Warehouse: características e armazenamento

Gabarito: Errado (E). A afirmação está incorreta porque data warehouses (DW) são repositórios de dados estruturados, integrados e não voláteis, voltados para análise e tomada de decisão. Eles não armazenam dados semiestruturados ou não estruturados; esses são típicos de data lakes ou bancos NoSQL.

A definição clássica de um Data Warehouse, conforme Inmon, é de uma coleção de dados orientada a assunto, integrada, não volátil e variável no tempo, projetada para suporte a decisões gerenciais. Os dados em um DW são extraídos de fontes operacionais, transformados e carregados em um modelo dimensional (estrela, floco de neve), sempre em formato estruturado. Dados semiestruturados (como JSON, XML) ou não estruturados (texto, imagem, áudio) são armazenados em data lakes ou bancos NoSQL, não em um DW tradicional.

Característica

Data Warehouse (DW)

Data Lake

Tipo de dados

Estruturados (tabelas, colunas)

Estruturados, semiestruturados (JSON, XML) e não estruturados (texto, imagem, áudio)

Processamento

Dados processados e modelados (ETL)

Dados brutos, armazenados no formato original

Finalidade

Análise e suporte a decisões gerenciais

Armazenamento massivo e exploração de dados variados

Exemplo de formato

Modelo dimensional (estrela, floco de neve)

Arquivos CSV, logs, documentos, vídeos

Data Warehouse
  • 1Características
    • Dados estruturados
    • Integrados
    • Não voláteis
    • Variáveis no tempo
  • 2Modelo dimensional
    • Estrela
    • Floco de neve
  • 3Finalidade
    • Suporte a decisões
    • Análise gerencial
  • 4Data Lake
    • Dados brutos
      • Estruturados
      • Semiestruturados (JSON, XML)
      • Não estruturados (texto, imagem, áudio)
LEVEL · soulevel.com.br
NÃO CAIA NESSA!

Não confunda Data Warehouse com Data Lake. O DW armazena dados estruturados e processados (modelados para análise); o Data Lake armazena dados brutos em diversos formatos (estruturados, semiestruturados e não estruturados). A banca costuma explorar essa diferença. ❌ ERRADO

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