Questões de Concurso de Data Warehouse - Ciência da Computação

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Questão 781659

Departamento Penitenciário Nacional (DEPEN) 2015

Cargo: Agente Penitenciário Federal - Área 7 / Questão 116

Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Nível: Superior

Acerca de datawarehouse e datamining, julgue os itens subsequentes. Os objetivos do datamining incluem identificar os tipos de relacionamentos que se estabelecem entre informações armazenadas em um grande repositório.
  • C. Certo
  • E. Errado

Questão 982796

Empresa Brasileira de Serviços Hospitalares - EBSERH 2018 (2ª edição)

Cargo: Analista de Tecnologia da Informação / Questão 69

Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Nível: Superior

Julgue os itens que se seguem, a respeito de arquitetura e tecnologias de sistemas de informação. Usualmente, os data warehouses dão apoio a análises de série temporal e de tendências, as quais requerem maior volume de dados históricos do que os que geralmente são mantidos em bancos de dados transacionais.
  • C. Certo
  • E. Errado

Questão 657844

Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT) 2013

Cargo: Analista Administrativo - Área Desenvolvimento de Sistema da Informação / Questão 114

Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Nível: Superior

Julgue os itens a seguir, referentes à DataWarehouse.

Ferramentas ETL são utilizadas na extração, transformação e remoção de dados.

  • C. Certo
  • E. Errado

Questão 494400

Perícia Forense do Estado do Ceará - CE (PEFOCE/CE) 2012

Cargo: Perito Criminal de 1.ª Classe – Área de Formação: Análise de Sistemas / Questão 65

Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Nível: Superior

No que se refere a banco de dados e sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsecutivos.

O data mining tem por objetivo a extração de informações úteis para tomadas de decisão com base nos grandes volumes de dados armazenados nas organizações. Os dados para o data mining são originados restritamente dos data warehouses, pois estes são os que aglomeram enorme quantidade de dados não voláteis e organizados por assunto.

  • C. Certo
  • E. Errado

Questão 970279

Petrobras Transporte S.A (TRANSPETRO) 2018 (2ª edição)

Cargo: Analista de Sistema Júnior - Área Processo de Negócio / Questão 22

Banca: Fundação CESGRANRIO (CESGRANRIO)

Nível: Superior

Os sistemas de data warehouse diferem de várias formas dos sistemas transacionais das empresas, como, por exemplo, em seu modelo de dados. Para transferir e transformar os dados dos sistemas transacionais para os sistemas de data warehousing, é comum utilizar, como estratégia, a existência de uma camada especial da arquitetura conhecida como
  • A. Data Marts
  • B. Data Staging Area
  • C. Dimensional Model Area
  • D. Presentation Area
  • E. Living Sample Area

Questão 962520

Petrobras 2018

Cargo: Analista de Sistemas Júnior - Área Processos de Negócio / Questão 43

Banca: Fundação CESGRANRIO (CESGRANRIO)

Nível: Superior

Em relação ao uso de modelos de dados em data warehouses, Inmon (2005) declara que o modelo de dados por trás do modelo relacional é em um nível razoavelmente alto de abstração, enquanto o modelo de processo por trás do modelo multidimensional não é de nenhuma forma abstrato.

Nesse contexto, o modelo

  • A. multidimensional deve ser adotado também para as aplicações de processamento de transações da empresa, pela sua forma otimizada.
  • B. multidimensional é altamente eficiente, podendo, por meio de um modelo único, servir a todas as comunidades de usuários dentro de uma empresa.
  • C. relacional é adequado para o acesso de um usuário ou comunidade de usuários únicos, por causa de suas otimizações inerentes.
  • D. relacional é altamente flexível, mas não tem o desempenho otimizado para nenhum usuário.
  • E. relacional é mais adequado aos data marts, nos níveis de departamento ou subdepartamento, onde os dados têm escopo menor.

Questão 962521

Petrobras 2018

Cargo: Analista de Sistemas Júnior - Área Processos de Negócio / Questão 44

Banca: Fundação CESGRANRIO (CESGRANRIO)

Nível: Superior

Ao construir um modelo de dados para um data warehouse de sua empresa, um desenvolvedor viu-se às voltas com três tabelas relacionais: venda, cliente e vendedor.

Ao fazer uma transformação para o modelo estrela, ele deve organizar:

  • A. venda, como tabela fato; cliente e vendedor, como tabelas dimensão
  • B. cliente e vendedor, como tabelas fato; venda, como tabela dimensão
  • C. cliente, como tabela fato; venda e vendedor, como tabelas dimensão
  • D. vendedor e venda, como tabelas fato; cliente, como tabela dimensão
  • E. vendedor, como tabela fato; cliente e venda, como tabelas dimensão

Questão 972041

Petrobras Transporte S.A (TRANSPETRO) 2018 (2ª edição)

Cargo: Analista de Sistemas Júnior / Questão 59

Banca: Fundação CESGRANRIO (CESGRANRIO)

Nível: Superior

Na construção de data warehouses é possível – e por vezes recomendado – que a equipe projetista considere a utilização de diversas fontes de dados. Com isso, espera- -se melhorar a qualidade das análises a serem realizadas, a partir desse data warehouse.

Qual tarefa a seguir listada NÃO corresponde a uma ação de preparação de dados nessa etapa?

  • A. Avaliação estocástica dos metadados
  • B. Discretização de atributos numéricos
  • C. Imputação de valores ausentes
  • D. Seleção de atributos relevantes
  • E. Verificação de cálculos inválidos

Questão 972293

Banco da Amazônia S/A - AM (BASA/AM) 2018

Cargo: Técnico Científico - Área Tecnologia da Informação / Questão 51

Banca: Fundação CESGRANRIO (CESGRANRIO)

Nível: Superior

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.

Questão 972045

Petrobras Transporte S.A (TRANSPETRO) 2018 (2ª edição)

Cargo: Analista de Sistemas Júnior / Questão 63

Banca: Fundação CESGRANRIO (CESGRANRIO)

Nível: Superior

Os metadados têm fundamental importância na estrutura de data warehouses por propiciarem um uso mais eficiente daquele repositório de dados, já que
  • A. alteram as tabelas de referência, provenientes do processo de extração de dados.
  • B. balizam a política de recuperação lógica e física a ser adotada pelo administrador de dados.
  • C. permitem que o usuário direcione a análise, pelo conhecimento da estrutura dos dados.
  • D. propiciam a independência de dados, especificada pela arquitetura ANSI/SPARC.
  • E. viabilizam a segurança discricionária de acesso às tabelas de dimensões do repositório.