Banco de Questões de Concursos

No desenvolvimento de soluções de Business Intelligence, a modelagem dimensional é amplamente utilizada para organizar os dados de forma a facilitar a análise e a performance de consultas. Sobre os conceitos e as componentes dessa técnica d…

Considerando o modelo dimensional de dados utilizado para modelar um data warehouse, uma característica normalmente presente nas tabelas dimensão desse modelo é que tais tabelas

Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte. A camada de ingestão de dados é responsável por coletar e carregar dados de diversas fontes para o data lake.

Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item. A operação do Data Lake que tem como finalidade permitir importar qualquer quantidade de dados em tempo real de múltiplas fontes é denominada exploração/visualiz…

Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item. Uma das abordagens utilizadas na modelagem de dados para DataWarehouse é a abordagem de Kimball, a qual envolve uma abordagem top‑down, isto é, a construção de v…

No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte. Min‑Max e Z‑Score são exemplos de métodos de normalização numérica.

No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte. No Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), um exemplo que descreve corretamente um relacionamento de…

Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item. Na modelagem de dados para DataWarehouse, as tabelas fato contêm métricas e valores, enquanto as tabelas dimensionais contêm atributos das métricas carregadas na…

Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte. O objetivo principal da discretização é reduzir a dimensionalidade dos dados.

A principal função de um Data Warehouse é

No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte. Uma característica fundamental de um Data Warehouse é que ele permite integrar dados de várias fo…

Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item. Com a finalidade de manter organizado o repositório, o Data Lake exige que o usuário defina, no mínimo, dois esquemas (schema) para os dados, sendo um para armaz…

Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item. Um Data Lake é um repositório de dados que pode armazenar dados em seu formato nativo, seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado.

Observe o modelo multidimensional de dados de um Data Warehouse a seguir. [imagem] O tipo de modelagem multidimensional empregada é:

Uma rede de lojas de departamentos usa o modelo dimensional estrela conforme o seguinte diagrama: [imagem] (Os atributos sublinhados denotam chave primária) Observando o aumento na quantidade de reclamações dos clientes nas lojas, os analis…

Observe a figura a seguir. [imagem] O esquema de modelagem multidimensional usado é do tipo

Os bancos de dados dimensionais que atendem ao data warehouse devem ser implementados de forma normalizada.

É chamado de esquema estrela o conjunto formado por uma tabela de fatos, várias tabelas de dimensão e chaves estrangeiras que relacionam dados da tabela de fatos aos dados das tabelas de dimensão.

Em um data warehouse, o armazenamento orientado à transação não necessita de múltiplas operações de entrada e saída para carregar dados no banco de dados.

Um data warehouse é projetado para suportar operações transacionais diárias, como inserções, atualizações e exclusões frequentes de dados, similarmente a um banco de dados operacional.