Questão de Banco de Dados — Administração de banco de dados — FGV 2024
Banco de Dados›Administração de banco de dados
Código
fg101161
Banca
FGV
Órgão
TRF - 1ª REGIÃO
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Governança e Gestão de Tecnologia da Informação
Para apoiar a decisão em diversos níveis de gestão, o Departamento de Tecnologia da Informação (DTI) identificou a necessidade de desenvolver um banco de dados centralizado com informações oriundas de diversos outros bancos de dados. Além disso, o banco deve ser orientado a assunto, não volátil e histórico.Para isso, a DTI deve implementar um(a):
ALog;
BGrafo;
CBanco NoSQL;
DData Warehouse;
ERegra de associação.
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GabaritoD — 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”.
Data Warehouse
Gabarito: letra D. O enunciado descreve exatamente as características de um Data Warehouse (DW): centralizado, orientado a assunto, não volátil e histórico. Conforme definição clássica de Bill Inmon, um DW é uma coleção de dados orientada por assunto, integrada, variante no tempo e não volátil para suporte à decisão gerencial. O Portal do Tesouro Nacional, por exemplo, utiliza o Sistema de Informações de Custos (SIC) como um Data Warehouse para subsidiar decisões governamentais.
A banca testa o conhecimento sobre os tipos de sistemas de banco de dados e suas finalidades. A palavra-chave "histórico" e "não volátil" eliminam as demais opções.
Característica
Data Warehouse (DW)
Log
Banco de Dados em Grafo
Banco NoSQL
Regra de Associação
Orientado a assunto
Sim (ex.: vendas, clientes)
Não (sequencial por evento)
Não (foco em relações)
Não (foco em escalabilidade)
Não (técnica de mineração)
Não volátil
Sim (dados estáveis, sem alteração)
Não (registro de alterações)
Sim (dados podem ser alterados)
Sim (dados podem ser alterados)
Não se aplica
Histórico
Sim (variação temporal)
Sim (sequencial, mas não consolidado)
Não (foco em estado atual)
Não (foco em estado atual)
Não se aplica
Centralizado / Integrado
Sim (de múltiplas fontes)
Não (por sistema/fonte)
Não (modelo específico)
Não (modelo específico)
Não se aplica
Finalidade principal
Suporte à decisão gerencial
Auditoria e recuperação
Relacionamentos complexos
Escalabilidade e flexibilidade
Descoberta de padrões
Alternativa A — ❌ Incorreta
Log é um registro sequencial de eventos ou transações, usado para auditoria, recuperação de falhas ou replicação. Não é orientado a assunto, nem mantém histórico consolidado para tomada de decisão.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Banco de dados em grafo é um modelo NoSQL focado em relações entre entidades (nós e arestas). Não foi projetado para centralizar dados históricos e não voláteis de múltiplas fontes.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Bancos NoSQL (documento, colunar, chave-valor, grafo) atendem a requisitos de escalabilidade e flexibilidade, mas não são definidos por serem orientados a assunto, não voláteis e históricos. Um Data Warehouse, embora possa usar tecnologias NoSQL, é um conceito arquitetural diferente.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Data Warehouse é a solução clássica para integração de dados de diversas fontes, mantendo um repositório centralizado, organizado por assunto (ex.: vendas, clientes), estável (não volátil) e com variação temporal (histórico). Suporta consultas analíticas e relatórios gerenciais.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Regra de associação é uma técnica de mineração de dados (data mining) para descoberta de padrões, como análise de cestas de compras. Não é um banco de dados, mas sim um algoritmo.
NÃO CAIA NESSA!
A descrição pode fazer o candidato pensar em um banco NoSQL, pois ambos armazenam grandes volumes. No entanto, as características citadas — "orientado a assunto", "não volátil" e "histórico" — são o tripé da definição de Data Warehouse. Lembre-se: DW é voltado para análise, enquanto NoSQL é mais sobre operações transacionais em escala (embora também possa ser usado em BI).