O agrupamento de diversas dimensões correspondentes a indicadores com baix...

O agrupamento de diversas dimensões correspondentes a indicadores com baixa cardinalidade, gerando uma dimensão abstrata, de forma a retirar os indicadores da tabela fato, mas preservando a poss...

Q121455 • Informática • Data Warehouse • CESGRANRIO • Petrobras • Analista de Sistemas Júnior Processos de Negócios

O agrupamento de diversas dimensões correspondentes a indicadores com baixa cardinalidade, gerando uma dimensão abstrata, de forma a retirar os indicadores da tabela fato, mas preservando a possibilidade de seu uso em consultas, constitui a

a) minidimensão (minidimension).
b) dimensão outrigger (outrigger dimension).
c) dimensão lixo ou sucata (junk dimension).
d) dimensão com papéis (role-playing dimension).
e) dimensão de campo de bits (bitmap dimension).

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Questões sobre Data Warehouse

1

Q649851 • Informática • Data Warehouse • CESPE CEBRASPE • Superior Tribunal de Justiça • Técnico Judiciário • 2018
Julgue os itens que se seguem, acerca de data mining e data warehouse. Os data warehouses são modelados utilizando-se técnicas como a modelagem multidimensional, em que as dimensões podem se relacionar entre elas ou entre as dimensões e a fato, sendo, em qualquer caso, limitada a uma métrica aditiva por dimensão e a uma tabela fato por modelo.
- a) Certo
- b) Errado
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2

Q649697 • Informática • Data Warehouse • CESPE CEBRASPE • Instituto do Patrimônio Histórico e Artístico Nacional • Analista I • 2018
Julgue os itens que se seguem, a respeito de tecnologias de sistemas de informação. O data warehouse é integrado, não volátil e orientado a assuntos, contudo, embora lide com dados e os armazene para a tomada de decisões gerenciadas, não é considerado um banco de dados, pois é variável em relação ao tempo.
- a) Certo
- b) Errado
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3

Q649496 • Informática • Data Warehouse • FGV • Ministério Público Estadual AL • Analista do Ministério Público • 2018
No contexto das “fact tables”, no âmbito de bancos de dados “data warehouse”, analise as afirmativas a seguir.
I. Constituem o material primordial dos processos de computação e agregação das consultas.
II. Contêm referências às dimensões a elas associadas.
III. Podem conter registros de tempo (time stamps).
IV. Podem conter “degenerate dimensions”.
Está correto o que se afirma em
- a) I, II e III, somente.
- b) I, II e IV, somente.
- c) I, III e IV, somente.
- d) II, III e IV, somente.
- e) I, II, III e IV.
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4

Q649478 • Informática • Data Warehouse • FCC • Secretaria Municipal de Administração de São Luís MA • Auditor Fiscal de Tributos I • 2018
Para extrair dados de fontes de dados heterogêneas que irão alimentar um Data Warehouse de forma homogênea e concisa, servindo de base para gerar relatórios e gráficos para apoiar as decisões da gerência da organização, deve-se utilizar um processo conhecido como
- a) OLAP.
- b) Data Mart.
- c) ETL.
- d) OLTP.
- e) Data Mining.
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5

Q649414 • Informática • Data Warehouse • Empresa de Assistência Técnica e Extensão Rural da Paraíba MG • Analista de Sistemas I • 2018
Sobre os dados do Data Warehouse, avalie as afirmações a seguir.
I. São integrados.
II. São orientados por assunto.
III. Contêm poucos níveis de detalhes.
IV. Contêm dados históricos de um período curto.
V. São dados capturados em um determinado momento.
Está correto apenas o que se afirma em
- a) I, II e III.
- b) I, II e V.
- c) I, III e V.
- d) II, III e IV.
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6

Q649363 • Informática • Data Warehouse • FGV • Companhia Pernambucana de Saneamento PE • Analista de Gestão • 2018
Em relação às características dos data warehouses, analise as afirmativas a seguir.
I. Visa facilitar o processo de tomada de decisão.
II. São mais voláteis, em comparação com os bancos de dados transacionais.
III. Possui um modelo de dados baseado em tabela do tipo QBE.
Está correto o que se afirma em
- a) I, somente.
- b) II, somente.
- c) III, somente.
- d) I e II, somente.
- e) II e III, somente.
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7

Q649271 • Informática • Data Warehouse • FCC • Defensoria Pública do Estado de Amazonas AM • Analista em Gestão Especializado em TI • 2018
Sobre o processo de ETL, aplicado a data warehouse, é correto afirmar que
- a) a fase de extração de dados consiste em obter os dados do servidor do data warehouse.
- b) a fase de transformação consiste em realizar modificações nos dados carregados, adequando seus valores ao modelo definido para o data warehouse.
- c) as fases de extração e carga de dados são realizadas de forma simultânea.
- d) a fase de carga de dados visa eliminar valores nulos contidos nos bancos de dados transacionais da empresa.
- e) a fase de carga de dados consiste em inserir os dados transformados nos bancos de dados transacionais da empresa.
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8

Q649234 • Informática • Data Warehouse • CESGRANRIO • Banco da Amazônia • Técnico Científico • 2018
Um Data Warehouse é recomendado para armazenar dados
- a) sumarizados de um departamento.
- b) sumarizados de toda a empresa para apoio à decisão e utilização de ferramentas OLAP.
- c) detalhados de toda a empresa para apoio à decisão e utilização de ferramentas OLAP.
- d) detalhados gerados por sistemas de informação transacionais.
- e) históricos detalhados de todas as transações realizadas em um determinado período de tempo.
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9

Q649026 • Informática • Data Warehouse • CESPE CEBRASPE • Secretaria da Fazenda do Estado RS • Auditor Fiscal da Receita Estadual Classe A • 2019
O data warehouse diferencia-se dos bancos de dados transacionais porque
- a) trabalha com dados atuais, mas não com dados históricos.
- b) faz uso intenso de operações diárias e de processamento de transações continuamente.
- c) possui milhares de usuários de diferentes níveis hierárquicos dentro da organização.
- d) tem dimensionalidade genérica e níveis de agregação ilimitados.
- e) utiliza ferramentas de prospecção e consulta de dados baseadas em OLTP (on-line transaction processing).
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10

Q648952 • Informática • Data Warehouse • FGV • Companhia Pernambucana de Saneamento PE • Analista de Gestão • 2018
Assinale a opção que apresenta operações típicas de um data warehouse.
- a) Faturamento.
- b) Slice e disse.
- c) Drip-down.
- d) Decomposição.
- e) Key e value.
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