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

Banco de DadosDW - Data Warehouse
Código
ce178249
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
MPO
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista de Planejamento e Orçamento - Especialidade: Gestão de Dados Orçamentários
Acerca de Big data, bancos de dados distribuídos e soluções de suporte à decisão, julgue o item seguinte.Os data lakes não oferecem visão multidimensional dos dados por padrão, sendo mais apropriados para armazenar uma ampla variedade de dados brutos, enquanto as análises multidimensionais são geralmente realizadas pelos data warehouses.
  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”.

Data Lake vs Data Warehouse

✅ CERTO. A afirmação está correta: data lakes armazenam dados em formato bruto (schema-on-read) e não oferecem visão multidimensional por padrão, enquanto data warehouses são projetados para análises multidimensionais (esquema estrela/floco de neve) no suporte à decisão.

A banca testa a diferença fundamental entre essas duas arquiteturas. Data lakes são repositórios de dados brutos em seu formato nativo (estruturados, semiestruturados, não estruturados), sem modelagem prévia, sendo ideais para exploração, machine learning e armazenamento de grande volume. Já os data warehouses passam por processos de ETL, integração e modelagem dimensional, permitindo consultas multidimensionais com slicing, dicing, drill-down etc.

Característica

Data Lake

Data Warehouse

Armazenamento

Dados brutos, schema-on-read

Dados processados, schema-on-write

Modelagem

Não modelado (raw)

Multidimensional (estrela/floco)

Finalidade

Exploração, big data, ML

BI, relatórios, análises históricas

Visão multidimensional

Não por padrão

Sim, projetada para isso

Portanto, o item reflete corretamente o papel de cada tecnologia.

Gabarito: ✅ CERTO.

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