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Questão de Banco de Dados — Banco de Dados — FGV 2024

Banco de DadosBanco de Dados
Código
fg077283
Banca
FGV
Órgão
CVM
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde
As demandas de dados pelos analistas e cientistas de dados da CVM estão aumentando a cada dia. Para atendê-las com agilidade, é necessário obter dados de diversas fontes heterogêneas no seu formato original para posterior seleção e processamento sob demanda.Para armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, deve-se implementar um(a):
  1. AStage Area;
  2. BData Lake;
  3. CData Mining;
  4. DData Warehouse;
  5. EOperational Data Store.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — Data Lake;

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”.

Armazenamento de Dados Heterogêneos

Gabarito: letra B — Data Lake. O Data Lake é a solução que armazena dados em seu formato original (bruto), sem necessidade de schema prévio, comportando dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. As demais alternativas têm escopo mais restrito: Data Warehouse exige dados estruturados e processados, Data Mining é um processo de descoberta de padrões, Stage Area é uma área temporária de preparação, e ODS é para dados operacionais consolidados com baixa latência.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Stage Area: é uma área intermediária para preparação e limpeza de dados antes de serem carregados em um Data Warehouse ou outro destino. Não é projetada para armazenar dados brutos de múltiplas fontes em formato original por longo prazo.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Data Lake: repositório centralizado que aceita dados em qualquer formato (estruturados, semiestruturados e não estruturados) no estado bruto. Permite que analistas e cientistas de dados acessem os dados originais e os processem sob demanda, exatamente como descrito no enunciado.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Data Mining: refere-se ao processo de extrair conhecimento e padrões de grandes conjuntos de dados, não a uma tecnologia de armazenamento. É uma atividade que utiliza dados já armazenados, não um repositório.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Data Warehouse: armazena dados estruturados, pré-processados e modelados para consultas analíticas. Exige um esquema definido (schema-on-write) e não é adequado para dados não estruturados ou semiestruturados em formato original.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Operational Data Store (ODS): repositório que integra dados operacionais de múltiplas fontes para suporte a decisões táticas em tempo real. Geralmente armazena dados estruturados e atualizados com frequência, não dados brutos de todos os tipos.

PEGA ESSA DICA!

Associe Data Lake a "dados brutos em formato original" e Data Warehouse a "dados processados e estruturados". A expressão "formato original" no enunciado é a chave para identificar o Data Lake como a resposta correta.

Gabarito: letra B.

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