Questão de Banco de Dados — SQL — CESPE / CEBRASPE 2024
Banco de Dados›SQL
Código
ce185148
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SEBRAE-NACIONAL
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Técnico II – Cientista de Dados
Um profissional de dados foi encarregado de criar um dashboard em Qlik Sense que deverá exibir métricas de vendas por região e por produto em tempo real. Os dados estão armazenados em um banco de dados relacional SQL. Para garantir a melhor performance e a integridade das informações, esse profissional deve considerar como o Qlik Sense se conecta ao banco de dados e como as consultas SQL são estruturadas.Tendo como referência a situação hipotética apresentada, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais eficiente e correta para a consulta dos dados na construção desse dashboard.
Aconfigurar uma conexão direta ao banco de dados SQL e utilizar a linguagem SQL para realizar todas as agregações e cálculos na origem, carregando-se apenas os resultados finais para o Qlik Sense
Bcarregar todos os dados brutos diretamente do banco de dados SQL para o Qlik Sense sem qualquer pré-processamento e utilizar scripts de transformação dentro do Qlik Sense para realizar todas as operações de agregação e cálculo
Cescrever uma consulta SQL complexa para carregar todos os dados necessários no Qlik Sense de uma só vez, e realizar todas as agregações e cálculos dentro do Qlik Sense com a utilização de expressões Qlik
Dexportar os dados necessários do banco de dados SQL para arquivos CSV e carregá-los no Qlik Sense, realizando-se as transformações e cálculos diretamente no Qlik Sense
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GabaritoA — configurar uma conexão direta ao banco de dados SQL e utilizar a linguagem SQL para realizar todas as agregações e cálculos na origem, carregando-se apenas os resultados finais para o Qlik Sense
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Abordagem eficiente para dashboard Qlik Sense com banco SQL
Gabarito: letra A. A abordagem mais eficiente é configurar uma conexão direta ao banco de dados SQL e utilizar a linguagem SQL para realizar todas as agregações e cálculos na origem, carregando-se apenas os resultados finais para o Qlik Sense. Isso reduz drasticamente o volume de dados transferidos e aproveita a capacidade de processamento do SGBD, que é otimizado para operações agregadas. As demais opções sobrecarregam a rede ou o próprio Qlik Sense com dados brutos desnecessários.
Alternativa
Descrição
Eficiência
Correção
A
Configurar conexão direta ao banco SQL e realizar agregações/cálculos na origem, carregando apenas os resultados finais para o Qlik Sense
✅ Alta – reduz volume de dados transferidos e aproveita processamento otimizado do SGBD
✅ Correta (GABARITO)
B
Carregar todos os dados brutos sem pré-processamento e realizar transformações/agregações dentro do Qlik Sense
❌ Baixa – transfere milhões de linhas, consome muita memória e aumenta tempo de recarregamento
❌ Incorreta
C
Escrever consulta SQL complexa para carregar todos os dados de uma vez e realizar agregações/cálculos com expressões Qlik
❌ Média – processamento ainda fica no Qlik Sense; ganho é pequeno se não houver agregações no SQL
❌ Incorreta
D
Exportar dados para CSV e carregá-los no Qlik Sense, realizando transformações/cálculos no Qlik Sense
❌ Muito baixa – passo intermediário arcaico, risco de inconsistências, perda de velocidade e processamento não agregado
❌ Incorreta
Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Esta é a prática recomendada: empurrar a computação para o banco de dados. O Qlik Sense executa um SELECT com agregações (SUM, COUNT, AVG) e cláusulas GROUP BY, recebendo apenas as métricas resumidas. O banco SQL é projetado para executar essas operações de forma eficiente, especialmente com índices adequados. A carga na memória do Qlik Sense é mínima, garantindo performance mesmo com grandes volumes.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Carregar todos os dados brutos sem qualquer pré-processamento e fazer as transformações dentro do Qlik Sense é ineficiente: transfere milhões de linhas pela rede, consome muita memória no servidor Qlik e aumenta o tempo de recarregamento. Embora o Qlik Sense permita transformações via script, a boa prática é filtrar e agregar o máximo possível no banco.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Escrever uma consulta SQL complexa para carregar todos os dados de uma só vez e depois realizar agregações e cálculos com expressões Qlik ainda deixa o grosso do processamento do lado do Qlik. A consulta SQL complexa muitas vezes trará dados pré-agregados, mas se não houver agregações no SQL, o ganho é pequeno. O melhor é fazer as agregações diretamente no SQL.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Exportar dados para CSV e depois carregá-los é uma abordagem arcaica e ineficiente: cria um passo intermediário, aumenta o risco de inconsistências, perde a velocidade da conexão direta e ainda obriga o Qlik a processar dados não agregados. CSV é adequado para intercâmbio eventual, não para dashboards em tempo real.
PEGA ESSA DICA!
Na prática, sempre que possível, escreva consultas SQL que já retornem os dados no nível de granularidade necessário para o dashboard. Use funções de agregação no SQL e evite carregar dados brutos desnecessários. Isso vale para Qlik Sense, Power BI, Tableau e outras ferramentas de BI.