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Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — FGV 2024

Banco de DadosDW - Data Warehouse
Código
fg079714
Banca
FGV
Órgão
DATAPREV
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
ATI - Desenvolvimento de Software
Em arquiteturas modernas de Data Warehousing, o processo de ETL é fundamental para preparar os dados de forma eficiente para a tomada de decisões estratégicas.Ele é como uma ponte entre os sistemas e o Data Warehouse. Nesse contexto, o principal objetivo do processo de ETL em uma solução de Data Warehousing é
  1. Acriar visualizações e dashboards interativos para serem analisados em tempo real.
  2. Brealizar análises estatísticas complexas nos dados, aplicando técnicas de modelagem preditiva para descobrir insights ocultos.
  3. Cdesenvolver e treinar modelos de machine learning, facilitando a previsão de tendências.
  4. Dextrair dados de diversas fontes, transformá-los em um formato padronizado e consistente e carregá-los no Data Warehouse.
  5. Egerenciar o acesso e a segurança dos dados armazenados no Data Warehouse, garantindo assim que as informações estejam protegidas contra acessos não autorizados.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — extrair dados de diversas fontes, transformá-los em um formato padronizado e consistente e carregá-los no Data Warehouse.

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”.

ETL no Data Warehousing

Gabarito: letra D. O principal objetivo do ETL é extrair dados de múltiplas fontes, transformá-los em formato padronizado e consistente e carregá-los no Data Warehouse (DW), conforme descrito na alternativa D. As demais alternativas referem-se a outras fases do BI, como visualização, análise preditiva, machine learning e segurança.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Criar visualizações e dashboards é função de ferramentas de BI e apresentação, não do processo de ETL.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Análises estatísticas complexas e modelagem preditiva são realizadas após os dados estarem no DW, geralmente por ferramentas de data mining ou OLAP, não pelo ETL.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Desenvolver e treinar modelos de machine learning é atividade da ciência de dados, não do ETL.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Extrair dados de diversas fontes, transformá-los em formato padronizado e consistente e carregá-los no Data Warehouse é exatamente a definição do processo ETL (Extract, Transform, Load).

Alternativa E — ❌ Incorreta

Gerenciar o acesso e a segurança dos dados armazenados no Data Warehouse é função da administração do DW, não do processo de ETL.

PEGA ESSA DICA!

ETL é sobre movimento e preparação de dados; não inclui análise, visualização, modelagem preditiva ou segurança. Foque nas três etapas: extrair, transformar, carregar.

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