Questões de Concursos DW Data Warehouse

A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.

O data warehouse empresarial, ou EDW (enterprise data warehouse), é uma das aplicações do data warehouse que permite a integração em larga escala de dados oriundos de diversas fontes em formato padronizado, para subsidiar a inteligência de negócios.

Acerca de arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap, julgue o item a seguir.

No ambiente de data warehouse a atualização de dados em uma arquitetura controlada por destino ocorre quando o data warehouse envia periodicamente solicitações por novos dados às fontes.

A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.

A construção de um data mart antecede a criação de um data warehouse.

Considerado um importante componente da área de Business Intelligence (BI), o DataWarehouse pode fazer uso de diversas fontes de dados. Considere as afirmações abaixo sobre DataWarehouse.

I Faz uso intensivo de operações de escrita e pouco uso de operações de leitura.

II É projetado para tarefas analíticas, oferecendo dados para tomada de decisão.

III Seus dados são projetados e estruturados de maneira normalizada.

IV Contém dados em diferentes níveis, podendo esses dados serem atômicos ou sumarizados.

Estão corretas as afirmações

Duas definições de estruturas de dados estão determinadas para um projeto de datamart de uma loja de varejo: uma delas (tabela A) contém a data da venda, a identificação do produto vendido, a quantidade vendida do produto no dia e o valor total das vendas do produto no dia; a outra (tabela B) contém a identificação do produto, nome do produto, marca, modelo, unidade de medida de peso, largura, altura e profundidade da embalagem.

Considerando os conceitos de modelagem multidimensional de data warehouse, as tabelas A e B são, respectivamente:

Um Auditor da SEFAZ-BA, observando as necessidades da organização, propôs um Data Warehouse (DW) com as seguintes características:

- na camada de dados resumidos ficam os dados que fluem do armazenamento operacional, que são resumidos na forma de campos que possam ser utilizados pelos gestores de forma apropriada.

- na segunda camada, ou no nível de dados históricos, ficam todos os detalhes vindos do ambiente operacional, em que se concentram grandes volumes de dados.

Com esta organização, os tipos de consulta analítica de maior frequência acessariam os dados resumidos, mais compactos e de mais fácil acesso e, em situações em que seja necessário um maior nível de detalhe, utilizar-se-iam os dados históricos.

O Auditor propôs um DW

“A Secretaria da Fazenda realizou procedimento que visa estimular os contribuintes paulistas a, voluntariamente, regularizarem as obrigações tributárias que devem ser transmitidas ao Fisco. Em uma etapa da operação foram selecionados 48 contribuintes do Regime Periódico de Apuração com R$ 143 milhões em débitos de ICMS.

Esta ação tem caráter orientador, com o objetivo de alertar as empresas sobre divergências em suas declarações e indicar a regularização, porém, a ação pode resultar em indicações de empresas de fachada que apresentaram um conjunto de indícios que sugerem tratar-se de documentos fiscais inidôneos ou de simulação de operações para gerar créditos falsos de ICMS na apuração mensal do tributo a recolher.

Para a elaboração da operação autorregularização foram selecionados contribuintes com divergências nas notas fiscais emitidas entre janeiro a dezembro de 2016 em comparação com as informações declaradas nas Guias de Informação e Apuração do ICMS do mesmo período."

(Baseado em: https://portal.fazenda.sp.gov.br)

Ao ler esta notícia, uma Auditora Fiscal da área de TI concluiu, corretamente, que o cruzamento e a análise simultânea de diversas informações, como Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), inadimplência, regularidade no cumprimento de obrigações, porte da empresa, composição do quadro societário, autos de infração anteriores, localização geográfica e atividade econômica, entre outras,

Para permitir uma análise coerente, após a denúncia, a concepção de um modelo de dados multidimensional do tipo esquema estrela (star schema), em um Data Warehouse, deve registrar os elementos de dados: identificação do posto, empresa, data da pesagem e tempo de permanência.

Considerando os conceitos fatos e dimensões, os elementos de dados classificados como dimensões são, apenas,

Julgue os itens a seguir, acerca de modelagem multidimensional, DataWarehouse e DataMarts.

Para garantir a eficiência na consulta aos dados modelados, realizada pelo modelo estrela, tanto as tabelas fato quanto as tabelas dimensão devem estar normalizadas.

Julgue os itens a seguir, acerca de modelagem multidimensional, DataWarehouse e DataMarts.

Em corporações que possuem diversos departamentos, a implementação de DataMarts facilita a disseminação das informações por todos os departamentos

Julgue os itens a seguir, acerca de modelagem multidimensional, DataWarehouse e DataMarts.

O modelo conhecido como SnowFlake Chain é contraindicado para situações em que as pesquisas requerem diversos níveis de sumarização da informação.