Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — FGV 2025
Banco de Dados›DW - Data Warehouse
Código
fg120027
Banca
FGV
Órgão
SEDUC-SP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Eixo IV - Tec da Informação (Cursos de Ciência de Dados e Desenvolvimento de Sistemas)
O BI (Business Intelligence) ou Inteligência de Negócios possui, como um de seus pilares, o processo de ETL (Extraction, Transformation and Load). O fluxo ETL é o ferramental primordial para
Acriar dashboards interativos diretamente no front-end por meio das interações dos usuários.
Barmazenar logs de aplicação, segurança, acesso, erros e auditoria em arquivos texto crus.
Cmover, padronizar e integrar dados de múltiplas fontes antes de carregá-los em um repositório analítico.
Daplicar técnicas de machine learning em tempo real sobre streams de eventos off-line locais.
Ecomprimir e descomprimir arquivos de backup para economizar e otimizar espaço de alocação em diferentes unidades de disco.
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GabaritoC — mover, padronizar e integrar dados de múltiplas fontes antes de carregá-los em um repositório analítico.
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 (Extract, Transform, Load) no Business Intelligence
Gabarito: letra C. O processo ETL tem por objetivo mover, padronizar e integrar dados de múltiplas fontes antes de carregá-los em um repositório analítico (Data Warehouse), conforme a definição clássica do conceito. As demais alternativas descrevem atividades que não fazem parte do fluxo ETL, como criação de dashboards, armazenamento de logs, machine learning em tempo real ou compressão de backup.
Criar dashboards interativos diretamente no front-end é função de ferramentas de visualização e apresentação de dados, não do ETL. O ETL atua na preparação dos dados, não na sua exibição.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Armazenar logs de aplicação, segurança ou auditoria em arquivos texto crus é uma atividade de registro de eventos (logging), não de extração, transformação e carga de dados para um repositório analítico.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Mover, padronizar e integrar dados de múltiplas fontes é exatamente a essência do ETL: extrai-se dados de origens heterogêneas, aplicam-se transformações (limpeza, conversão, padronização) e carrega-se o resultado em um Data Warehouse ou outro repositório analítico, habilitando análises de BI.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Aplicar técnicas de machine learning em tempo real sobre streams de eventos é uma atividade de análise avançada ou processamento de streams, não do ETL. O ETL tipicamente opera em lotes (batch) e não em tempo real, embora existam variações como o ELT.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Comprimir e descomprimir arquivos de backup para economizar espaço é uma tarefa de gerenciamento de armazenamento e backup, completamente alheia ao processo de ETL.
Conclusão: O ETL é o ferramental primordial para mover, padronizar e integrar dados de múltiplas fontes antes de carregá-los em um repositório analítico, correspondendo à letra C.