Sobre as técnicas de integração e ingestão de dados ETL (

Sobre as técnicas de integração e ingestão de dados ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform)...

Q1037240 • Banco de Dados • Etl Extract Transform Load • FGV • DATAPREV • Desenvolvimento de Software • 2024

Sobre as técnicas de integração e ingestão de dados ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform), assinale a opção incorreta.

a) Em ETL, os dados são transformados antes de serem carregados no sistema de destino.
b) ETL é mais adequado para sistemas de data warehouse tradicionais, onde a transformação de dados ocorre antes do carregamento.
c) ELT aproveita a capacidade de processamento do sistema de destino, transformando os dados após o carregamento.
d) ELT é mais eficiente em cenários onde o volume de dados é pequeno e o processamento pode ser feito fora do sistema de destino.
e) ETL pode ser mais lento em comparação ao ELT quando o sistema de destino tem alta capacidade de processamento.

Questões sobre Etl Extract Transform Load

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Q1039759 • Banco de Dados • Etl Extract Transform Load • CESPE CEBRASPE • TRF 6 REGIÃO • Técnico Judiciário Desenvolvimento de Sistemas • 2025
Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
Na transformação avançada do ETL, a derivação de dados cria novos atributos ou métricas a partir de colunas existentes, usando cálculos complexos e funções analíticas para enriquecer o dataset e suportar análises preditivas e segmentações contextuais.
- a) Certo
- b) Errado
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Q977813 • Banco de Dados • ETL Extract Transform Load • CESPE CEBRASPE • SEFAZRJ • Conhecimentos Específicos I • 2025
Em data warehousing, o processo ETL é responsável por
- a) gerenciar o ciclo de vida dos dados, inclusive arquivamento e exclusão.
- b) extrair dados de fontes heterogêneas, transformá-los e carregá-los no data warehouse.
- c) analisar dados multidimensionais por meio de operações como drill-down e roll-up.
- d) criar esquemas estrela e floco de neve para modelagem dimensional.
- e) implementar controles de acesso e segurança para dados sensíveis.
3

Q1037261 • Banco de Dados • Etl Extract Transform Load • FGV • DATAPREV • Inteligência da Informação • 2024
Os modelos de dados desempenham um papel fundamental no processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), pois são responsáveis por estruturar e organizar as informações de maneira eficiente e consistente. Eles garantem que os dados extraídos de diferentes fontes sejam integrados corretamente, facilitando a transformação e preparação para a análise posterior.
No contexto de modelos de dados em ETL, existe o conceito de tabela de fatos sem fato (factless fact), que se caracteriza por
- a) anotar falhas em transações intermediárias.
- b) apresentar ausência de medidas.
- c) registrar somente medidas que anulam os registros originais de dados.
- d) representar um intervalo de tempo regularmente repetido.
- e) revelar medições instantâneas em um ponto específico no tempo e espaço.
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Q978492 • Banco de Dados • ETL Extract Transform Load • AOCP • MPE RS • Informática • 2025
Sobre as etapas do processo de ETL (Extract, Transform, Load), informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.
( ) A etapa de extract envolve a captura de dados de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos CSV (Comma-Separated Values), APIs (Application Programming Interfaces), entre outros.
( ) A etapa de transform envolve a inserção ou atualização dos dados em um destino, como um banco de dados, data warehouse ou data lake.
( ) A etapa de load envolve limpeza, formatação, agregação, conversão ou enriquecimento dos dados.
- a) F – V – F.
- b) V – F – V.
- c) F – V – V.
- d) V – F – F.
- e) V – V – V.
5

Q1028126 • Banco de Dados • Etl Extract Transform Load • FGV • MPU • Desenvolvimento de Sistemas • 2025
O gestor de qualidade do MPU solicitou à analista de Business Intelligence Maria um Dashboard para monitorar o desempenho da tramitação dos processos ao longo do tempo.
O programador Pedro havia implementado o banco de dados MongoProc, no MongoDB, para armazenar os dados do sistema de tramitação de processos judiciais. Então, Maria solicitou a ele a consulta ao MongoProc para alimentar as tabelas: fato_proc (quantidade), dim_data, dim_estado. Pedro respondeu que não poderia fornecer apenas uma consulta, pois seria necessário transformar os dados NoSQL em relacional. Para implementar a solução, Maria poderá utilizar apenas as ferramentas disponíveis no MPU: MongoDB, PostgreSQL, MySQL, Flyway, Pentaho, QlikView e MicroStrategy.
Para transformar os dados NoSQL visando a alimentar as tabelas e construir o Dashboard, Maria deve:
- a) minerar os documentos armazenados no MongoProc para encontrar padrões e exibir no Tableau;
- b) modelar multidimensionalmente os dados NoSQL para compor um Data Lake visando a apresentar os dados no Flyway;
- c) criar um relatório paginado com parâmetros que filtrem pela entidade “Estado” em uma nova página;
- d) implementar um visual, como o TreeMap, que permite a realização da operação drilldown sobre a entidade “Estado”;
- e) criar uma página destino com visuais sobre o “Estado” selecionado, configurando a operação drillthrough no relatório de origem.
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Q1008216 • Banco de Dados • ETL Extract Transform Load • FGV • MPU • Suporte e Infraestrutura • 2025
O analista Pablo está implementando várias rotinas de carga de dados no Data Warehouse do MPU. Pablo observou que os dados origem, que alimentam as principais dimensões, possuem sua própria chave de identificação.
Para não comprometer o uso dessas chaves com a sobreposição de chaves oriundas de outras fontes, Pablo deve implementar uma chave artificial por meio de um(a):
- a) controle de versões;
- b) barramento de dados;
- c) slowly changing dimension;
- d) gerenciador de hierarquias;
- e) rotina de geração de chaves surrogadas.
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Q970280 • Banco de Dados • ETL Extract Transform Load • CESPE CEBRASPE • Petrobras • Analista de Sistemas – Processos de negócio • 2022
Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.
O ETL (Extract Transform Load) possui uma área de preparação de dados localizada entre as fontes de dados e os destinos de dados, que geralmente são data warehouses, data marts ou outros repositórios de dados; uma staging area é usada para o processamento de dados durante o processo de ETL.
- a) Certo
- b) Errado
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Q1050011 • Banco de Dados • Etl Extract Transform Load • FGV • TCE GO • Tecnologia da Informação • 2024
A integração de dados desempenha um papel crucial na gestão da informação em organizações. No contexto dos processos de ETL (Extract, Transform, Load), cada etapa desempenha funções específicas.
Assinale a opção que descreve corretamente o processo de Transformação (T) no ETL.
- a) Etapa em que os dados são carregados em um data warehouse para armazenamento.
- b) Fase em que os dados são extraídos de diferentes fontes de dados.
- c) Momento em que os dados são preparados para serem apresentados aos usuários finais.
- d) Parte do processo em que os dados são indexados espacialmente para otimizar consultas futuras.
- e) Passo no qual os dados são limpos, filtrados, agregados ou modificados de acordo com os requisitos de negócios.
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Q1036803 • Banco de Dados • Etl Extract Transform Load • CESGRANRIO • BNDES • Suporte Manhã • 2024
Um processo de Extrair, Transformar e Carregar (ETL, sigla em inglês) possui etapas distintas para extração de dados em sua origem, transformações e carga de dados em alguma infraestrutura de persistência. Uma técnica bastante conhecida, utilizada para classificar campos textuais, como, por exemplo, comentários em um site de comércio eletrônico, é a de análise de sentimentos. Considere que a classificação de cada campo textual não existe na origem, mas é incorporada ao conjunto de dados a ser persistido.
No processo de ETL, essa adição de novas colunas, conforme exemplificado, é chamada de
- a) classificação binária
- b) comentários automáticos
- c) enriquecimento
- d) lematização
- e) meta-análise
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Q1039876 • Banco de Dados • Etl Extract Transform Load • FGV • TCE PE • Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação • 2025
Em ambientes de Business Intelligence (BI) e Data Warehousing, os processos de Extract, Transform, Load (ETL) são fundamentais para integrar dados provenientes de diferentes fontes, garantindo qualidade, consistência e disponibilidade para análises estratégicas.
Em relação ao processo de ETL, assinale a afirmativa correta.
- a) A etapa de carga (Load) ocorre antes das etapas de extração e transformação, pois é necessário armazenar os dados para então processá-los.
- b) A transformação no ETL é responsável apenas por converter os dados para o formato JSON, sendo irrelevante para a consistência e qualidade dos dados.
- c) A extração no ETL envolve a remoção de dados redundantes ou inconsistentes do sistema de destino.
- d) O processo ETL é utilizado para integrar dados de múltiplas fontes, aplicar regras de negócio e carregá-los em um repositório central como um data warehouse.
- e) O principal objetivo do ETL é realizar o backup de dados operacionais para arquivamento em fitas magnéticas, sem aplicação analítica.

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