Inteligência Artificial (Questões) |
1 - Introdução
2 - Arquitetura de Data Warehouse
3 - Modelagem Dimensional
4 - Processo ETL
5 - Implementação de Data Warehouse
6 - Qualidade de Dados em Data Warehouse
7 - Acesso e Visualização de Dados
8 - Segurança e Privacidade de Dados
9 - Big Data e Data Warehouse
10 - Tendências e Futuro do Data Warehouse
1. (IBFC) Analise a afirmativa abaixo e assinale a alternativa que apresenta a qual conceito ela se refere.
É um repositório centralizado de dados que integra informações de várias fontes, transformando e armazenando esses dados de maneira otimizada para análise e geração de relatórios, possibilitando a tomada de decisões estratégicas fundamentadas dentro de uma organização.
É um repositório centralizado de dados que integra informações de várias fontes, transformando e armazenando esses dados de maneira otimizada para análise e geração de relatórios, possibilitando a tomada de decisões estratégicas fundamentadas dentro de uma organização.
a) Planilhas Eletrônicas Distribuidas.
b) Matriz Multidimensional.
c) Data Warehouse.
d) Banco de dados NoSQL.
2. (FGV) Relacione as características de um data warehouse listadas a seguir com suas descrições, conforme estabelecido por William Inmon.
1. Orientados a Assunto.
2. Integração.
3. Não Volátil.
4. Variante no Tempo.
( ) O foco de um data warehouse na mudança ao longo do tempo é essencial para descobrir tendências e identificar padrões e relacionamentos ocultos nos negócios, para isso os analistas precisam de grandes quantidades de dados. Isso contrasta muito com o processamento de transações on-line onde os requisitos de desempenho exigem que os dados históricos sejam movidos para arquivos.
( ) Os data warehouses devem colocar dados de fontes diferentes em um formato consistente. Eles devem resolver problemas como nomear conflitos e inconsistências entre unidades de medida.
( ) Significa que, uma vez inseridos no data warehouse, os dados não devem mudar. Essa característica é lógica porque o propósito de um data warehouse é permitir que um analista analise o que ocorreu no passado.
( ) Os data warehouses são projetados para ajudar os profissionais a analisar grandes volumes de dados. Por exemplo, para saber mais sobre os dados de vendas de uma empresa, o analista pode construir um data warehouse que concentre a venda. Usando esse data warehouse, ele poderá responder perguntas como "Quem foi nosso melhor cliente para este item no ano passado?" ou "Quem provavelmente será nosso melhor cliente no próximo ano?".
A relação correta, na ordem dada, é:
1. Orientados a Assunto.
2. Integração.
3. Não Volátil.
4. Variante no Tempo.
( ) O foco de um data warehouse na mudança ao longo do tempo é essencial para descobrir tendências e identificar padrões e relacionamentos ocultos nos negócios, para isso os analistas precisam de grandes quantidades de dados. Isso contrasta muito com o processamento de transações on-line onde os requisitos de desempenho exigem que os dados históricos sejam movidos para arquivos.
( ) Os data warehouses devem colocar dados de fontes diferentes em um formato consistente. Eles devem resolver problemas como nomear conflitos e inconsistências entre unidades de medida.
( ) Significa que, uma vez inseridos no data warehouse, os dados não devem mudar. Essa característica é lógica porque o propósito de um data warehouse é permitir que um analista analise o que ocorreu no passado.
( ) Os data warehouses são projetados para ajudar os profissionais a analisar grandes volumes de dados. Por exemplo, para saber mais sobre os dados de vendas de uma empresa, o analista pode construir um data warehouse que concentre a venda. Usando esse data warehouse, ele poderá responder perguntas como "Quem foi nosso melhor cliente para este item no ano passado?" ou "Quem provavelmente será nosso melhor cliente no próximo ano?".
A relação correta, na ordem dada, é:
a) 1 – 2 – 3 – 4
b) 2 – 1 – 4 – 3
c) 4 – 2 – 3 – 1
d) 3 – 4 – 1 – 2
e) 2 – 3 – 1 – 4
3. (CESGRANRIO) Considerando-se a natureza e o propósito dos sistemas de gerenciamento de dados, um data warehouse (DW) é descrito como um(a):
a) Ferramenta voltada primariamente para garantir a redundância de dados, assegurando cópias de segurança e recuperação em tempo real.
b) Estrutura centralizada, projetada para consolidar, armazenar e facilitar a consulta de grandes volumes de dados históricos oriundos de múltiplas fontes.
c) Infraestrutura destinada a armazenar dados mais recentes e válidos por períodos curtos de tempo, removendo informações mais antigas para garantir a otimização do espaço disponível.
d) Ambiente otimizado para armazenar registros diários de operações sobre dados, priorizando transações e operações frequentes de atualização.
e) Repositório projetado para garantir a integridade referencial, reduzindo a necessidade de redundância de dados.