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457941200266818
Ano: 2023Banca: FCCOrganização: Copergás - PEDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados | Data Warehouse
Na era do big data, as empresas precisam utilizar repositórios e tecnologias para armazenamento, tratamento e análise desse grande volume de dados, dentre as quais, encontram-se:
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2

457941201959910
Ano: 2014Banca: FUNCABOrganização: MDADisciplina: Banco de DadosTemas: Processamento Analítico Online (OLAP) | Data Warehouse
OLAP constitui o conjunto de ferramentas que possibilita efetuar a exploração de dados de um Data Warehouse. A análise multidimensional representa os dados como dimensões em vez de tabelas. Nesse contexto, duas operações para movimentar a visão dos dados ao longo dos níveis hierárquicos de uma dimensão são definidas a seguir.

I. Ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o nível de granularidade.
II. Ocorre quando o usuário aumenta o nível de granular idade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.

As operações I e I I são denominadas, respectivamente:
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3

457941202063600
Ano: 2025Banca: IBAMOrganização: Prodesan - SPDisciplina: Banco de DadosTemas: ETL (Extração, Transformação e Carga) | Data Warehouse
O processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) é fundamental para integrar dados provenientes de diferentes fontes em um data warehouse, viabilizando análises e tomada de decisões baseadas em informações consolidadas. Acerca do ETL, marque (V), para as afirmativas verdadeiras, e (F), para as falsas.


(__) O processo de transformação no ETL inclui atividades como limpeza, deduplicação e normalização dos dados para adequá-los ao modelo de destino.

(__) A etapa de extração no ETL sempre envolve a transferência de dados em tempo real, diretamente das fontes para o destino final.

(__) A etapa de carga no ETL pode ser realizada de forma incremental ou total, dependendo das exigências do negócio e da natureza dos dados.

(__) O ETL é projetado para suportar dados de fontes heterogêneas, como sistemas transacionais, APIs e arquivos estruturados, consolidando-os em um único repositório.


A sequência está correta em:
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4

457941201494808
Ano: 2013Banca: FGVOrganização: MPE-MSDisciplina: Banco de DadosTemas: Modelagem Multidimensional de Dados | Data Warehouse | Processamento Analítico Online (OLAP)

Com relação ao tema “Processamento OLAP e Datawarehouse”, analise as afirmativas a seguir.


I. As operações de Roll‐Up em cubos OLAP permitem que o analista de negócios navegue entre dimensões hierárquicas, isto é de um nível mais geral para um nível mais específico.

II. As operações de Drill‐Down são o inverso das operações de Roll‐Up. O analista se move de um nível mais específico para níveis mais genéricos através de dimensões hierárquicas.

III. As operações de Pivot permitem que as dimensões de um cubo OLAP sejam reorganizadas, permitindo que os dados sejam apresentados da forma mais atraente possível.


Assinale:

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5

457941201784301
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRE-BADisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Processamento Analítico Online (OLAP) | Data Warehouse
Texto associado
A respeito de modelagem dimensional, julgue os itens
subsequentes.

Diferentemente de datamining, que não possibilita a interação do usuário na busca por informações úteis, o OLAP permite ao usuário extrair informações de um data warehouse ou de um datamart, de forma customizada e interativa.
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6

457941200684904
Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CorreiosDisciplina: Banco de DadosTemas: Processamento Analítico Online (OLAP) | Data Warehouse
Texto associado
Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.

Entre as utilidades de um sistema OLAP (online analytical processing) inclui-se o apoio a usuários finais em decisões estratégicas dentro das organizações.
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7

457941200821676
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MPUDisciplina: Banco de DadosTemas: Data Warehouse
Texto associado
Acerca de data warehousing, data mining e OLAP (online
analytical processing
), julgue os itens que se seguem.

Na modelagem de data warehouses, o uso de taxonomia facetada como método de descrição multidimensional e agrupamento da informação por meio de seus assuntos ou atributos permite a análise de dados não estruturados em sua forma original.
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8

457941200746547
Ano: 2012Banca: FEMPERJOrganização: TCE-RJDisciplina: Banco de DadosTemas: Data Warehouse
Data warehouses podem ser considerados um tipo especial de bancos de dados, com certas características decorrentes do uso a que são destinados. Diferentemente dos bancos transacionais, certas exigências de projeto de bancos de dados são de certa forma relaxadas por conta disso. No caso mais comum, isso ocorre com relação à:
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9

457941200712898
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MPODisciplina: Banco de DadosTemas: Data Warehouse

Acerca de Big data, bancos de dados distribuídos e soluções de suporte à decisão, julgue o item seguinte.


Os data warehouses são orientados por assunto, variáveis no tempo e não voláteis, no entanto, eles não são a melhor opção para o armazenamento de dados históricos.

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10

457941200071026
Ano: 2024Banca: QuadrixOrganização: CREF - 9ª Região (PR)Disciplina: Banco de DadosTemas: Data Warehouse | ETL (Extração, Transformação e Carga)
A técnica que é utilizada para carregar dados de um sistema corporativo para um Data Warehouse é denominada
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