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Acerca do processo de data warehouse, julgue o item subsequente.
No processo de data warehouse, a aplicação do servidor de dados e os dados armazenados resultantes de extração, transformação e carga compõem a stating area.
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O modelo dimensional para construção de banco de dados para Data Warehouse é uma forma de modelagem em que as informações se relacionam de forma que podem ser representadas como um cubo. Qual é o nome do modelo dimensional que é composto, no centro, por uma tabela fato e que é rodeada por dimensões?
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ETL (Extract Transform Load) visa a trabalhar com toda a parte de extração de dados de fontes externas, é a transformação para atender às necessidades de negócios e carga dos dados dentro do Data Warehouse. Qual é o nome do componente que faz parte do sistema ETL e que é responsável pela coleta de dados dos sistemas de origem, também chamado Data Sources ou sistemas operacionais?
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É a ferramenta mais popular para exploração de um datawarehouse:
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Conforme descrito por Rêgo (2013), o Data Management Body Of Knowledge da Data Management Association (DAMA-DMBOK) estabelece que o critério de qualidade, no qual a verificação é feita por meio do cruzamento entre duas ou mais fontes de dados, que determina se os dados estão íntegros e coerentes é denominado:
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Segundo Machado (2013), a arquitetura de um ambiente de Data Warehouse inclui, além de estrutura de dados, mecanismos de comunicação, processamento e apresentação da informação para o usuário final, conforme ilustrado a seguir.

De forma geral, além dos repositórios de dados, as ferramentas existentes podem ser divididas em dois grupo. O primeiro é o responsável pela extração dos dados de múltiplos sistemas operativos e fontes externas, assim como pela limpeza, transformação e integração dos dados; enquanto o segundo é o responsável pelas consultas orientadas para o usuário final. Tais ferramentas são, respectivamente:
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Observe as seguintes características da Governança de Dados de uma empresa:
- há uma antecipação tímida de erros relativos aos dados;
- algumas expectativas sobre dimensões de qualidade são articuladas, como precisão e consistência estrutural e semântica;
- há tentativas de se organizarem fontes únicas de dados;
- políticas iniciais sobre dados são delineadas;
- análises de causas raízes de erros são inicialmente identificadas;
- melhores práticas começam a ser adotadas por áreas separadas.
Segundo Barbieri (2011), o nível de maturidade da Governança de Dados dessa empresa é:
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Segundo Hurwitz et al.(2015), Big Data não é uma única tecnologia, mas uma combinação de tecnologias novas e antigas. Soluções Big Data permitem, entre outras, apoiar a tomada de decisão a partir do processamento de dados com características complexas. Segundo Rêgo (2013), os desafios de Big Data podem ser resumidos em cinco dimensões. São elas:
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Observe a seguinte figura que representa uma operação OLAP .
| Volume de Produção (em mulheres) | 2017 | ||||
| Trimestre 1 | Trimestre 2 | Trimestre 3 | Trimestre 4 | ||
| Região Sul | RJ | 78 | 67 | 22 | 56 |
| SP | 90 | 67 | 88 | 99 | |

| Volume de Produção (em milhares) | Trimestre 1 | |||
| Janeiro | Fevereiro | Março | ||
| Região Sul | RJ | 30 | 26 | 22 |
| SP | 28 | 30 | 32 | |
Segundo Machado (2013), a operação OLAP ilustrada acima, na qual o usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhe da informação, é denominada
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