Title: Análise de Dados / Business Intelligence
Tags: Análise_de_Dados Resumo
On every note of this deck, unless a note says otherwise:
tldr: - O que é BI (Business Intelligence)
- Conjunto de técnicas, processos e ferramentas para transformar dados brutos em informações úteis.
- Objetivo: gerar insights não triviais para decisão (desempenho atual, tendências, previsões, estratégia).
- Ciclo do BI (iterativo)
- Coleta de dados (estruturados e não estruturados)
- Processamento/transformação (padronizar, limpar, descartar ruído)
- Armazenamento (repositórios para grande volume e performance)
- Análise (dashboards, OLAP, mineração, ML etc.)
- Tomada de decisão baseada nos insights
- Ferramentas e técnicas citadas
- Extração/transformação: ETL, ELT
- Armazenamento: Data Warehouse, Data Lake, Data Mesh
- Análise: visualização, OLAP, tendências, Machine Learning, ferramentas (Power BI, Qlik)
- KDD (Knowledge Discovery in Data)
- Processo alinhado ao BI, mais “amplo” e bem definido em etapas:
  - Seleção de dados
  - Pré-processamento (deduplicação, ruído, ausentes, outliers, correções, enriquecimento)
  - Transformação (normalização/padronização, discretização, redução de dimensionalidade, codificação, agregação)
  - Mineração de dados (clusterização, classificação, regressão, associação, anomalias, mineração de texto)
  - Interpretação/avaliação (dashboards, relatórios, aplicação em decisões)
- ETL (Extract, Transform, Load)
- Extrai de múltiplas fontes → transforma (limpeza, integração, enriquecimento etc.) → carrega no destino.
- Componentes intermediários:
  - Staging Area: área temporária e isolada para preparar dados
  - ODS: repositório intermediário persistente para consultas detalhadas e apoio ao DW
- Carga:
  - Batch (lotes) ou Streaming (tempo real)
- Arquiteturas relacionadas:
  - Lambda: batch + tempo real
  - Kappa: streaming contínuo (reduz latência e complexidade)
- ELT (Extract, Load, Transform)
- Carrega rápido no repositório e transforma depois (menor latência, mais escalável).
- Trade-offs:
  - Pró: velocidade e escala (comum em Data Lakes e cenários de ML/IA)
  - Contra: mais “lixo”/desorganização e maior cuidado com segurança/governança
- Repositórios de dados
- Data Warehouse (DW)
  - Foco em BI com dados estruturados e consistentes.
  - Características: orientado a assunto, não volátil, variante no tempo, integrado.
  - Construção:
  - Inmon (top-down): EDW central (single source of truth) → Data Marts
  - Kimball (bottom-up): Data Marts primeiro + modelagem dimensional; usa bus matrix para alinhar processos, dimensões e KPIs
- Data Lake
  - Armazena estruturados/não estruturados sem transformação prévia; alta escalabilidade; base para Big Data e ML.
  - Pode ser intermediário para alimentar DW ou repositório final com governança (Lakehouse).
  - Evolução recomendada em estágios para evitar Data Swamp (captura → ciência de dados → integrado ao DW → componente estruturante)
- Data Mesh
  - Arquitetura descentralizada por domínios, com governança central/federada.
  - Princípios: domínio distribuído, dados como produto, infra de autoatendimento, governança federada
- Data Lakehouse
  - Combina flexibilidade do Lake + governança/estrutura do DW (metadados e governança unificados).
  - Tende a oferecer baixa latência para BI e suporte forte a ML/ciência de dados.
- Vector Storages (Vector Databases)
- Armazenam vetores (representações numéricas de textos/imagens) para IA.
- Otimizados para busca por similaridade (distâncias euclidiana, cosseno, Manhattan).
- Uso: recomendação, recuperação de informação, NLP e sistemas de busca aproximada.
link: https://documentacao.online/estudos/n6i9.html
title: Business Intelligence

front: (CEBRASPE/FUB/2022) A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente. Coletar e transformar dados de várias fontes e descobrir tendências e inconsistências são etapas gerais dos processos de business intelligence.
response: Certo
comment: Como acabamos de ver no nosso ciclo, essas são, de fato, etapas gerais do processo de descoberta de informações do BI. (Gabarito: Certo)
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back: Certo - Como acabamos de ver no nosso ciclo, essas são, de fato, etapas gerais do processo de descoberta de informações do BI. (Gabarito: Certo)

front: (FGV/TJ SE/2023) Uma das etapas mais importantes do processo de Mineração de Dados é o pré- processamento dos dados das fontes que, normalmente, apresentam diversos tipos de heterogeneidade. A operação de pré-processamento que transforma dados quantitativos (contínuos) em dados qualitativos, ou seja, atributos numéricos em atributos discretos ou nominais com um número finito de intervalos, obtendo uma partição não sobreposta de um domínio contínuo, é a:
a) Redução;
b) Imputação;
c) Overfitting;
d) Discretização;
e) Undersampling.
response: Alternativa D
comment: A mineração de dados é uma das técnicas de análise de dados que iremos estudar durante as aulas ainda, mas ela envolve as etapas prévias realizadas no BI - como o tratamento dos dados. A transformação de dados contínuos em discretos recebe o nome de discretização. (Gabarito: Letra D)
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back: Alternativa D - A mineração de dados é uma das técnicas de análise de dados que iremos estudar durante as aulas ainda, mas ela envolve as etapas prévias realizadas no BI - como o tratamento dos dados. A transformação de dados contínuos em discretos recebe o nome de discretização. (Gabarito: Letra D)

front: (IADES/UnDF/2022) O processo de normalização/padronização dos dados pode ser realizado de acordo com diferentes técnicas. O método cujo objetivo é transformar os dados de tal forma a serem reescalonados para uma distribuição com média 0 (zero) e desvio padrão 1 (um) denomina- se
a) Log.
b) Min-max.
c) Z-score (padronização).
d) Clipping.
e) KNN.
response: Alternativa C
comment: O processo de normalização responsável por “achatar” a variância e a variabilidade de um conjunto de dados, tornando sua média igual a 0 e variância igual a 1, é chamada de padronização, ou Z-score. (Gabarito: Letra C)
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back: Alternativa C - O processo de normalização responsável por “achatar” a variância e a variabilidade de um conjunto de dados, tornando sua média igual a 0 e variância igual a 1, é chamada de padronização, ou Z-score. (Gabarito: Letra C)

front: (CESGRANRIO/TRANSPETRO/2018) 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
response: Alternativa B
comment: A camada especial a que se refere nossa questão é justamente a staging área. (Gabarito: Letra B)
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back: Alternativa B - A camada especial a que se refere nossa questão é justamente a staging área. (Gabarito: Letra B)

front: (CEBRASPE/DATAPREV/2023) Julgue o item a seguir, relativos a ELT e ETL. Para uma mesma base de dados, um ETL demanda menos espaço de armazenamento do que um ELT.
response: Certo
comment: Perfeito. Como vimos, pelos dados estarem estruturados, sem repetições desnecessárias e dados sem utilidade, temos menos espaço de armazenamento demandado. (Gabarito: Certo)
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back: Certo - Perfeito. Como vimos, pelos dados estarem estruturados, sem repetições desnecessárias e dados sem utilidade, temos menos espaço de armazenamento demandado. (Gabarito: Certo)

front: (CEBRASPE/SEFAZ CE/2021) Em relação a big data e analytics, julgue o próximo item. Comparado ao ETL, o ELT apresenta vantagens como tempos menores de carregamento e de transformação de dados, e, consequentemente, menor custo de manutenção.
response: Certo
comment: Justamente pelo ELT realizar a transformação apenas após a inserção dos dados, ele tem uma maior velocidade. Além disso, por ter uma maior maleabilidade de sua estrutura, seu custo de manutenção acaba caindo drasticamente. (Gabarito: Certo)
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back: Certo - Justamente pelo ELT realizar a transformação apenas após a inserção dos dados, ele tem uma maior velocidade. Além disso, por ter uma maior maleabilidade de sua estrutura, seu custo de manutenção acaba caindo drasticamente. (Gabarito: Certo)

front: (CEBRASPE/SEFAZ CE/2021) Julgue o próximo item, relativo ao business intelligence (BI). Um data warehouse (DW), ainda que seja não volátil — ou seja, após os dados serem inseridos nele os usuários não podem alterá-los — é variável no tempo, pois mantém um conjunto de dados históricos que oferecem suporte à tomada de decisões.
response: Certo
comment: Perfeito! É justamente isso que quer dizer a não volatilidade e a variância no tempo de um DW. O dado em si não é atualizado, mas são feitas novas inserções com esse mesmo dado com valores diferentes, em momentos diferentes, criando um contexto histórico para o mesmo. (Gabarito: Certo)
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back: Certo - Perfeito! É justamente isso que quer dizer a não volatilidade e a variância no tempo de um DW. O dado em si não é atualizado, mas são feitas novas inserções com esse mesmo dado com valores diferentes, em momentos diferentes, criando um contexto histórico para o mesmo. (Gabarito: Certo)

front: (CEBRASPE/MEC/2015) No que se refere a data warehouse, julgue o item que se segue. Data warehouse é um banco de dados projetado para obter melhor desempenho na consulta e análise de dados, em vez de processamento de transações.
response: Certo
comment: Exatamente. O Data Warehouse tem foco total e completo na consulta e recuperação de dados, ao contrário dos bancos de dados transacionais (como o relacional), que são destinados a lidar com as transações do dia a dia e, portanto, focam nelas. Nesse sentido, correta a afirmativa. (Gabarito: Certo)
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back: Certo - Exatamente. O Data Warehouse tem foco total e completo na consulta e recuperação de dados, ao contrário dos bancos de dados transacionais (como o relacional), que são destinados a lidar com as transações do dia a dia e, portanto, focam nelas. Nesse sentido, correta a afirmativa. (Gabarito: Certo)

front: (FGV/TCE SP/2023) O TCE SP está implementando um Data Warehouse utilizando uma abordagem incremental, ou seja, constrói um Data Mart para um setor e depois para outro setor, compartilhando Dimensões. A ferramenta de projeto, que representa as áreas do negócio e as dimensões associadas, utilizada para apoiar a implementação de modelos dimensionais de áreas de negócio distintos compartilhando dimensões padronizadas em um Data Warehouse Corporativo é o(a):
a) Data Lake;
b) Pipeline de dados;
c) Regras de Associação;
d) Matriz de Barramento;
e) Processamento distribuído.
response: Alternativa D
comment: A ferramenta que apresenta as áreas de negócio e associa elas às dimensões dos dados, apoiando a implementação, é chamada de Matriz de Barramento. (Gabarito: Letra D)
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back: Alternativa D - A ferramenta que apresenta as áreas de negócio e associa elas às dimensões dos dados, apoiando a implementação, é chamada de Matriz de Barramento. (Gabarito: Letra D)

front: (CEBRASPE/EMPREL/2023) No projeto de arquitetura de um data lake, a primeira etapa que deve estar prevista é a
a) criação de um ambiente virtual de captura de dados.
b) concessão de acesso ao banco de dados (somente leitura) aos cientistas de dados, para estes realizarem experimentos e testes.
c) integração dos dados do data lake aos data warehouses da empresa.
d) atualização dos dados dos repositórios de dados da empresa a partir dos dados já consolidados disponíveis no data lake.
e) visualização de dados e otimização das principais consultas.
response: Alternativa A
comment: Vamos analisar cada alternativa. a) Certo. Na primeira etapa, o Data Lake funciona apenas como uma ferramenta de captura de dados da empresa, até “encher o lago”. b) Errado. O acesso aos cientistas de dados passa a se dar a partir da segunda etapa. c) Errado. A integração aos Data Warehouses se dá a partir da terceira etapa. d) Errado. A integração completa, com o Data Lake funcionando como um repositório puro de dados à empresa, só é possível na quarta etapa. e) Errado. Não conseguimos ter visualização de dados na primeira etapa. Dessa forma, correta a letra A. (Gabarito: Letra A)
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back: Alternativa A - Vamos analisar cada alternativa. a) Certo. Na primeira etapa, o Data Lake funciona apenas como uma ferramenta de captura de dados da empresa, até “encher o lago”. b) Errado. O acesso aos cientistas de dados passa a se dar a partir da segunda etapa. c) Errado. A integração aos Data Warehouses se dá a partir da terceira etapa. d) Errado. A integração completa, com o Data Lake funcionando como um repositório puro de dados à empresa, só é possível na quarta etapa. e) Errado. Não conseguimos ter visualização de dados na primeira etapa. Dessa forma, correta a letra A. (Gabarito: Letra A)

front: (FGV/TCU/2022) Uma organização deseja implementar um pipeline de dados e está avaliando a opção mais adequada para o seu contexto de operação. Em torno de 40% dos dados consumidos pela organização se encontram em planilhas eletrônicas que contêm dados sensíveis, produzidas semanalmente por suas unidades de negócio. Os outros 60% dos dados se encontram em alguns bancos de dados relacionais de sistemas de produção da organização. O tamanho da base é de moderado a pequeno, mas existe a necessidade de conformidade com normas de privacidade e confidencialidade dos dados. O objetivo do pipeline é fornecer insumos para um departamento que realiza análises de dados com métodos não supervisionados de aprendizagem de máquina para elaborar relatórios periódicos mensais. A organização está avaliando a construção de um Armazém de Dados (ETL) ou de um Lago de Dados (ELT). A proposta de modelo adequada e corretamente justificada é:
a) Armazém de Dados. Ambos os modelos são adequados, mas Lago de Dados tem maior latência até a carga (L) e custo maior;
b) Armazém de Dados. Esse modelo possui menor latência até a carga (L) e, ao contrário do Lago de Dados, opera de forma eficiente com dados relacionais;
c) Armazém de Dados. O processo ETL é mais adequado para o tratamento dos dados sensíveis e os casos de uso são bem conhecidos;
d) Lago de Dados. Esse modelo possui menor latência até a carga (L) e permite a extração de dados semiestruturados e não estruturados;
e) Lago de Dados. Esse modelo não necessita de hardware especializado e, ao contrário do Armazém de Dados, possibilita tarefas de aprendizado de máquina.
response: Alternativa C
comment: Os dados tratados na questão são dados sensíveis, isso é, possuem uma política de segurança e tratamento exigíves deles - conforme o trecho “[...] existe a necessidade de conformidade com normas de privacidade e confidencialidade dos dados”. Nesse sentido, precisaremos implementar um repositório estruturado, um Data Warehouse, que é alimentado por um processo de ETL. Com isso em mente, vamos analisar as alternativas: a) Errado. O lago de dados tem latência de carga menor, e não maior. b) Errado. O armazém de dados tem maior latência na carga de dados, e, além disso, o Lago de Dados opera de forma menos eficiente com dados relacionais, que são estruturados, se comparado com o Armazém. c) Certo. Exatamente isso - devemos optar pelo Data Warehouse, que utiliza o ETL. d) e e) Errado. Devemos optar pelo Armazém de Dados, e não pelo Lago. Dessa forma, correta a letra C. (Gabarito: Letra C)
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back: Alternativa C - Os dados tratados na questão são dados sensíveis, isso é, possuem uma política de segurança e tratamento exigíves deles - conforme o trecho “[...] existe a necessidade de conformidade com normas de privacidade e confidencialidade dos dados”. Nesse sentido, precisaremos implementar um repositório estruturado, um Data Warehouse, que é alimentado por um processo de ETL. Com isso em mente, vamos analisar as alternativas: a) Errado. O lago de dados tem latência de carga menor, e não maior. b) Errado. O armazém de dados tem maior latência na carga de dados, e, além disso, o Lago de Dados opera de forma menos eficiente com dados relacionais, que são estruturados, se comparado com o Armazém. c) Certo. Exatamente isso - devemos optar pelo Data Warehouse, que utiliza o ETL. d) e e) Errado. Devemos optar pelo Armazém de Dados, e não pelo Lago. Dessa forma, correta a letra C. (Gabarito: Letra C)

front: (CEBRASPE/CNPq/2024) Acerca da análise de dados para tomada de decisão, da capacitação tecnológica e da competitividade, julgue o item a seguir. Business intelligence (BI) pode ser definido corretamente como um conjunto de tecnologias que dão suporte a decisões gerenciais por meio de informações internas e externas às organizações, tendo grande impacto na estratégia corporativa, na performance e na competitividade.
response: Certo
comment: Certinho! O BI é o conjunto de técnicas, ferramentas e utilidades destinadas a extrair informações não triviais, isso é, não tão óbvias, para impactar na gestão e gerência de organizações.
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back: Certo - Certinho! O BI é o conjunto de técnicas, ferramentas e utilidades destinadas a extrair informações não triviais, isso é, não tão óbvias, para impactar na gestão e gerência de organizações.

front: (FGV/CGE SC/2023) Avalie se os componentes de um Data Warehouse incluem:
I. Sistemas de origem.
II. Infraestrutura de ETL (Extraction-transformation-load).
III. Data Warehouse.
IV. Aplicações de Front-end para o usuário final.
Estão corretos os itens
a) I e II, apenas.
b) III e IV, apenas.
c) I, II e III, apenas.
d) II, III e IV, apenas.
e) I, II, III e IV.
response: Letra E
comment: Numa infraestrutura de Data Warehouse temos todos os elementos apontados pela lista. Os sistemas de origem são os bancos de dados transacionais, usualmente relacionais, de onde são retirados os dados. A infraestrutura ETL leva esses dados até o Data Warehouse que, por fim, é acessado por ferramentas front-end pelo usuário final. Front-end é um termo que define aplicações de interface de usuário, aquelas com o qual o usuário final interage (digitando, apertando botões etc.).
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back: Letra E - Numa infraestrutura de Data Warehouse temos todos os elementos apontados pela lista. Os sistemas de origem são os bancos de dados transacionais, usualmente relacionais, de onde são retirados os dados. A infraestrutura ETL leva esses dados até o Data Warehouse que, por fim, é acessado por ferramentas front-end pelo usuário final. Front-end é um termo que define aplicações de interface de usuário, aquelas com o qual o usuário final interage (digitando, apertando botões etc.).

front: (FGV/ISS RJ/2023) No ambiente de Data Warehousing da SMFP/RJ, os dados são extraídos de diversas fontes e integrados para apoiar a fiscalização de rendas por meio do desenvolvimento de diversos artefatos de dados. Antes de começar as análises nesse ambiente, o fiscal de rendas Inácio fez consultas sobre o seu conteúdo, por exemplo:
• DW_Tributos, banco de dados analítico do tipo Data Warehouse que integra dados sobre os tributos arrecadados do Município do Rio de Janeiro.
• TP_EMPRESA, Caractere, 1, atributo que descreve o tipo da empresa contendo os seguintes valores: M - MEI ou S - Simples Nacional, e faz parte da tabela TB_EMPRESA.
• RL_Sit_Fiscal, relatório sobre a situação fiscal das empresas do Município do Rio de Janeiro.
O componente do ambiente de Data Warehousing, utilizado por Inácio, que foi desenvolvido para apoiar consultas sobre a descrição de cada artefato de dado, é:
a) ETL;
b) Métricas;
c) Dashboard;
d) Dimensões de Dados;
e) Repositório de Metadados.
response: Letra E
comment: Vimos mais sobre esse tipo de dado nas aulas passadas - mas ele não deixa de existir aqui nos Data Warehouses. Os metadados são os dados que descrevem toda a estrutura necessária para o Data Warehouse, tabelas, tipos de dado, relações etc. Como o Data Warehouse trabalha com grandes quantidades de dados, temos um repositório de metadados que lida com esses dados. É justamente esse componente descrito pela questão - um componente responsável por descrever os objetos do Data Warehouse.
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back: Letra E - Vimos mais sobre esse tipo de dado nas aulas passadas - mas ele não deixa de existir aqui nos Data Warehouses. Os metadados são os dados que descrevem toda a estrutura necessária para o Data Warehouse, tabelas, tipos de dado, relações etc. Como o Data Warehouse trabalha com grandes quantidades de dados, temos um repositório de metadados que lida com esses dados. É justamente esse componente descrito pela questão - um componente responsável por descrever os objetos do Data Warehouse.

front: (CEBRASPE/MPE RO/2023) Em uma solução de BI (Business Intelligence), os dashboards são
a) fontes de dados.
b) insights.
c) usados no ETL.
d) armazéns de dados.
e) modelos semânticos de dados.
response: Letra B
comment: Dashboards são representações gráficas, visuais, que congregam as informações angariadas no processo do BI para auxiliar na decisão - fornecendo, portanto, insights para a entidade. Eles se parecem com isso:
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back: Letra B - Dashboards são representações gráficas, visuais, que congregam as informações angariadas no processo do BI para auxiliar na decisão - fornecendo, portanto, insights para a entidade. Eles se parecem com isso:

front: (FGV/PREF. SJC/2024) 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 profissonais 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.
response: Letra C
comment: Vamos fazer as relações. ( ) 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. Trata-se do princípio da variância no tempo, que garante uma série de dados históricos que auxiliarão na tomada de decisões. (4) ( ) 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. Esse item aborda o princípio da integração, que prega uma integração consistente entre diversas fontes de dados. (2) ( ) 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. Aqui temos a não volatilidade, que define que os dados, uma vez que carregados, não podem ser alterados - somente excluídos. (3) ( ) Os data warehouses são projetados para ajudar os profissonais 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?" Por fim, o último item aborda o tópico da orientação a assunto, que orienta a construção do DW com orientações afins específicas. (1) Temos, portanto, 4-2-3-1.
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back: Letra C - Vamos fazer as relações. ( ) 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. Trata-se do princípio da variância no tempo, que garante uma série de dados históricos que auxiliarão na tomada de decisões. (4) ( ) 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. Esse item aborda o princípio da integração, que prega uma integração consistente entre diversas fontes de dados. (2) ( ) 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. Aqui temos a não volatilidade, que define que os dados, uma vez que carregados, não podem ser alterados - somente excluídos. (3) ( ) Os data warehouses são projetados para ajudar os profissonais 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?" Por fim, o último item aborda o tópico da orientação a assunto, que orienta a construção do DW com orientações afins específicas. (1) Temos, portanto, 4-2-3-1.

front: (FGV/PREF. SJC/2024) Com relação ao ETL, ELT e suas tecnologias, avalie as afirmativas a seguir e assinale V para a verdadeira e F para a falsa.
( ) ELT utiliza fluxos de trabalho de análise de dados e de aprendizado de máquina. O ELT é frequentemente usado por uma organização para: Extrair dados de sistemas legados, limpar os dados para melhorar sua qualidade e carregar dados em um banco de dados de destino. O ELT transforma dados no trânsito.
( ) ETL copia ou exporta os dados dos locais de origem, mas, em vez de carregá-los em uma área de preparação para transformação, ele carrega os dados em estado brutos diretamente no armazenamento de dados no destino para serem transformados conforme necessário. O ETL não transforma nenhum dado no trânsito.
( ) A ordem das etapas não é a única diferença entre ETL e ELT. No ELT, o armazenamento de dados de destino pode ser um armazém de dados, mas, mais frequentemente, é um data lake, que é um armazenamento central grande projetado para manter tanto dados estruturados quanto não estruturados em grande escala.
As afirmativas são, respectivamente,
a) F – V – F.
b) F – F – V.
c) F – V – V.
d) V – F – V.
e) V – V – F.
response: Letra B
comment: Vamos analisar cada uma das afirmativas. (F) ELT utiliza fluxos de trabalho de análise de dados e de aprendizado de máquina. O ELT é frequentemente usado por uma organização para: Extrair dados de sistemas legados, limpar os dados para melhorar sua qualidade e carregar dados em um banco de dados de destino. O ELT transforma dados no trânsito. Falso. A afirmativa descreve o ETL, que faz a limpeza e transformação no trânsito, e não o ELT. (F) ETL copia ou exporta os dados dos locais de origem, mas, em vez de carregá-los em uma área de preparação para transformação, ele carrega os dados em estado brutos diretamente no armazenamento de dados no destino para serem transformados conforme necessário. O ETL não transforma nenhum dado no trânsito. Falso. Novamente, uma inversão de conceitos. A afirmativa descreve o ELT, não o ETL. (V) A ordem das etapas não é a única diferença entre ETL e ELT. No ELT, o armazenamento de dados de destino pode ser um armazém de dados, mas, mais frequentemente, é um data lake, que é um armazenamento central grande projetado para manter tanto dados estruturados quanto não estruturados em grande escala. Verdadeiro. Exatamente o que trouxe a vocês, além da clara diferença na ordem das etapas, temos outras diferenças - como os repositórios de interação. Temos, portanto, F-F-V.
Other fields (not shown on cards):
back: Letra B - Vamos analisar cada uma das afirmativas. (F) ELT utiliza fluxos de trabalho de análise de dados e de aprendizado de máquina. O ELT é frequentemente usado por uma organização para: Extrair dados de sistemas legados, limpar os dados para melhorar sua qualidade e carregar dados em um banco de dados de destino. O ELT transforma dados no trânsito. Falso. A afirmativa descreve o ETL, que faz a limpeza e transformação no trânsito, e não o ELT. (F) ETL copia ou exporta os dados dos locais de origem, mas, em vez de carregá-los em uma área de preparação para transformação, ele carrega os dados em estado brutos diretamente no armazenamento de dados no destino para serem transformados conforme necessário. O ETL não transforma nenhum dado no trânsito. Falso. Novamente, uma inversão de conceitos. A afirmativa descreve o ELT, não o ETL. (V) A ordem das etapas não é a única diferença entre ETL e ELT. No ELT, o armazenamento de dados de destino pode ser um armazém de dados, mas, mais frequentemente, é um data lake, que é um armazenamento central grande projetado para manter tanto dados estruturados quanto não estruturados em grande escala. Verdadeiro. Exatamente o que trouxe a vocês, além da clara diferença na ordem das etapas, temos outras diferenças - como os repositórios de interação. Temos, portanto, F-F-V.

front: (FGV/PREF. SJC/2024) Com relação ao Data Warehousing e ao Business Intelligence, avalie as afirmativas a seguir e assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.
( ) Eles têm como meta construir e manter o ambiente técnico e os processos técnicos e de negócios necessários para fornecer dados integrados em apoio às funções operacionais, requisitos de conformidade e atividades de inteligência de negócios.
( ) Ambos visam apoiar e permitir análises de negócios e tomadas de decisões mais eficazes por parte dos trabalhadores do conhecimento.
( ) O Data Warehousing concentra-se em permitir um contexto de negócios histórico e integrado em dados operacionais, aplicando regras de negócios e mantendo relacionamentos de dados de negócios apropriados. O armazenamento de dados também inclui processos que interagem com repositórios de metadados.
As afirmativas são, respectivamente,
a) F – F – F.
b) F – F – V.
c) F – V – V.
d) V – F – V.
e) V – V – V.
response: Letra E
comment: Vamos aos itens. (V) Eles têm como meta construir e manter o ambiente técnico e os processos técnicos e de negócios necessários para fornecer dados integrados em apoio às funções Verdadeiro. Apesar de eu acreditar que tenham cortado um “em apoio às funções decisórios”, a afirmativa está correta. O DW e o BI constroem e mantêm um ambiente técnico voltado ao apoio às funções decisórias da entidade. (V) Ambos visam apoiar e permitir análises de negócios e tomadas de decisões mais eficazes por parte dos trabalhadores do conhecimento. Verdadeiro. Esse é o propósito da infraestrutura de BI. (V) O Data Warehousing concentra-se em permitir um contexto de negócios histórico e integrado em dados operacionais, aplicando regras de negócios e mantendo relacionamentos de dados de negócios apropriados. O armazenamento de dados também inclui processos que interagem com repositórios de metadados. Verdadeiro. O objetivo do DW é criar um repositório de dados que acumulará uma evolução dos dados ao longo do tempo - o que chamamos de dados históricos. Todas as afirmativas são verdadeiras.
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back: Letra E - Vamos aos itens. (V) Eles têm como meta construir e manter o ambiente técnico e os processos técnicos e de negócios necessários para fornecer dados integrados em apoio às funções Verdadeiro. Apesar de eu acreditar que tenham cortado um “em apoio às funções decisórios”, a afirmativa está correta. O DW e o BI constroem e mantêm um ambiente técnico voltado ao apoio às funções decisórias da entidade. (V) Ambos visam apoiar e permitir análises de negócios e tomadas de decisões mais eficazes por parte dos trabalhadores do conhecimento. Verdadeiro. Esse é o propósito da infraestrutura de BI. (V) O Data Warehousing concentra-se em permitir um contexto de negócios histórico e integrado em dados operacionais, aplicando regras de negócios e mantendo relacionamentos de dados de negócios apropriados. O armazenamento de dados também inclui processos que interagem com repositórios de metadados. Verdadeiro. O objetivo do DW é criar um repositório de dados que acumulará uma evolução dos dados ao longo do tempo - o que chamamos de dados históricos. Todas as afirmativas são verdadeiras.

front: (CEBRASPE/SPELAN RR/2023) No que se refere às características de um banco de dados relacional, julgue o item que se segue. Em contraste com os modelos relacionais, os modelos dimensionais, ou modelos de dados dimensionais kimball — modelos de dados baseados na técnica desenvolvida por Ralph Kimball —, são estruturas normalizadas projetadas para recuperar dados de um data warehouse.
response: Errado
comment: Vou trazer a tabelinha pra você se lembrar: TOP-DOWN / INMON BOTTOM-UP / KIMBALL Data Warehouse → Data Marts Data Marts → Data Warehouse Bancos de Dados Relacionais (adaptados) Bancos de Dados Dimensionais Modelos normalizados Opcionalmente normalizados Voltado para profissionais da TI Voltado para usuários finais Consultas nos Data Marts Consultas no Data Warehouse Então veja, o modelo normalizado é o modelo baseado na arquitetura de Inmon, não no de Kimball. Pense que, dos dois nomes (Kimball e Inmon), aquele que tem N é o que prega por normalização - fica mais fácil de decorar.
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back: Errado - Vou trazer a tabelinha pra você se lembrar: TOP-DOWN / INMON BOTTOM-UP / KIMBALL Data Warehouse → Data Marts Data Marts → Data Warehouse Bancos de Dados Relacionais (adaptados) Bancos de Dados Dimensionais Modelos normalizados Opcionalmente normalizados Voltado para profissionais da TI Voltado para usuários finais Consultas nos Data Marts Consultas no Data Warehouse Então veja, o modelo normalizado é o modelo baseado na arquitetura de Inmon, não no de Kimball. Pense que, dos dois nomes (Kimball e Inmon), aquele que tem N é o que prega por normalização - fica mais fácil de decorar.

front: (FGV/CGE SC/2023) Em relação às diferenças de características técnicas entre um banco de dados planejado para lidar com informações transacionais (operações do dia a dia de uma empresa) e um Data Warehouse, é correto afirmar que
a) a normalização é essencial em um Data Warehouse, sobretudo no modelo dimensional estrela, de forma a evitar dados redundantes.
b) os processos analíticos normalmente usam uma pequena parcela de dados, reservando grandes porções de dados aos processos transacionais.
c) a questão de redundância de dados não é problema para o modelo dimensional (estrela), pois a normalização não é relevante entre fatos e dimensões.
d) os dados transacionais são acessados raramente, ao passo que os dados em um Data Warehouse são acessados frequentemente para o funcionamento operacional de uma empresa.
e) os dados salvos em um Data Warehouse são constantemente atualizados por meio de operações de UPDATE, ao passo que os dados transacionais recebem apenas novos registros (INSERT) e pedidos de leitura (SELECT).
response: Letra C
comment: Vamos analisar cada alternativa. a) Errado. Vamos ver mais sobre na próxima aula, mas podemos ter dois modelos principais armazenados no Data Warehouse - o modelo estrela, não normalizado, e o floco-de-neve, normalizado. Percebe-se, portanto, que a normalização não é essencial. b) Errado. Temos uma inversão, os processos transacionais, do dia a dia, que usam uma pequena parte dos dados - já os analíticos usam a maior quantidade possível de dados. c) Certo. Novamente, é um tópico que veremos mais sobre na próxima aula, mas a redundância, que se refere à ocorrência de múltiplas instâncias de um mesmo dado, realmente não é um problema, já que no modelo estrela não temos normalizações. d) Errado. Novamente, temos uma inversão de conceitos - os dados transacionais são acessados frequentemente. e) Errado. Não podemos atualizar os dados de um Data Warehouse.
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back: Letra C - Vamos analisar cada alternativa. a) Errado. Vamos ver mais sobre na próxima aula, mas podemos ter dois modelos principais armazenados no Data Warehouse - o modelo estrela, não normalizado, e o floco-de-neve, normalizado. Percebe-se, portanto, que a normalização não é essencial. b) Errado. Temos uma inversão, os processos transacionais, do dia a dia, que usam uma pequena parte dos dados - já os analíticos usam a maior quantidade possível de dados. c) Certo. Novamente, é um tópico que veremos mais sobre na próxima aula, mas a redundância, que se refere à ocorrência de múltiplas instâncias de um mesmo dado, realmente não é um problema, já que no modelo estrela não temos normalizações. d) Errado. Novamente, temos uma inversão de conceitos - os dados transacionais são acessados frequentemente. e) Errado. Não podemos atualizar os dados de um Data Warehouse.

front: (FGV/CGE SC/2023) Assinale a opção que apresenta uma diferença funcional entre um banco de dados planejado para lidar com informações transacionais (operações do dia a dia da empresa) e um Data Warehouse.
a) A finalidade de um banco de dados transacional é ser orientado para uma aplicação de negócio, e a de um Data Warehouse é ser orientado para um assunto de análise.
b) Um Data Warehouse é usado por todos os tipos de colaboradores em uma empresa, e um banco de dados transacional é usado apenas por gestores.
c) Um Data Warehouse deve ser orientado para uma aplicação de negócio, e um banco de dados transacional deve ser orientado para um assunto de análise.
d) A finalidade de um banco de dados transacional e de um Data Warehouse é a mesma: ser orientada para um assunto específico de análise.
e) Um Data Warehouse e um banco de dados transacional são igualmente utilizados por todos os colaboradores em uma empresa no nível operacional.
response: Letra A
comment: Em uma entidade, podemos ter dois tipos “gerais” de bancos de dados: • Transacionais: são sistemas destinados a lidar com as operações do dia a dia das empresas, abrangendo atividades comuns como vendas, compras e ordens. Esses sistemas são amplamente utilizados pela maioria dos funcionários e registram as atividades operacionais da empresa. Geralmente, são compostos por bancos de dados relacionais (SQL), embora também possam incorporar tecnologias de bancos de dados NoSQL ou orientados a objetos. • Orientados a assuntos: são bancos de dados projetados para fornecer informações cruciais para o processo decisório. Eles não são destinados a interações com o corpo geral de funcionários, mas sim a fornecer insights para analistas de dados e a alta gerência da organização. Dentro dessa categoria, destacam-se os Data Warehouses, que concentram dados de várias fontes para análise e consulta específicas. Com isso em mente, vamos às alternativas. a) Certo. Essa é uma das diferenças mais estruturantes - o objetivo do banco de dados. O transacional se orienta a aplicações do negócio, atividades realizadas frequentemente e que não envolvem um processo decisório, enquanto um Data Warehouse já tem uma orientação para assuntos específicos. b) Errado. Na verdade, é o contrário. Os gestores e analistas de dado usam os DWs, enquanto a entidade como um todo usa o DB transacional c) Errado. A afirmativa inverteu os conceitos – um DW é orientado por assunto, e um DB transacional é orientado por aplicação de negócio d) Errado. Não faz sentido né? Ambos têm finalidades distintas: o DW tem fins analíticos, enquanto os DB transacionais têm fins mais operacionais e) Errado. Não há como afirmar isso. Normalmente, o uso de um DB transacional é mais difundido pela empresa do que o uso do DW, reservado a analistas de dados e gestores
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back: Letra A - Em uma entidade, podemos ter dois tipos “gerais” de bancos de dados: • Transacionais: são sistemas destinados a lidar com as operações do dia a dia das empresas, abrangendo atividades comuns como vendas, compras e ordens. Esses sistemas são amplamente utilizados pela maioria dos funcionários e registram as atividades operacionais da empresa. Geralmente, são compostos por bancos de dados relacionais (SQL), embora também possam incorporar tecnologias de bancos de dados NoSQL ou orientados a objetos. • Orientados a assuntos: são bancos de dados projetados para fornecer informações cruciais para o processo decisório. Eles não são destinados a interações com o corpo geral de funcionários, mas sim a fornecer insights para analistas de dados e a alta gerência da organização. Dentro dessa categoria, destacam-se os Data Warehouses, que concentram dados de várias fontes para análise e consulta específicas. Com isso em mente, vamos às alternativas. a) Certo. Essa é uma das diferenças mais estruturantes - o objetivo do banco de dados. O transacional se orienta a aplicações do negócio, atividades realizadas frequentemente e que não envolvem um processo decisório, enquanto um Data Warehouse já tem uma orientação para assuntos específicos. b) Errado. Na verdade, é o contrário. Os gestores e analistas de dado usam os DWs, enquanto a entidade como um todo usa o DB transacional c) Errado. A afirmativa inverteu os conceitos – um DW é orientado por assunto, e um DB transacional é orientado por aplicação de negócio d) Errado. Não faz sentido né? Ambos têm finalidades distintas: o DW tem fins analíticos, enquanto os DB transacionais têm fins mais operacionais e) Errado. Não há como afirmar isso. Normalmente, o uso de um DB transacional é mais difundido pela empresa do que o uso do DW, reservado a analistas de dados e gestores

front: (FGV/CGE SC/2023) Sobre a proposta geral do modelo dimensional em um Data Warehouse, não é correto afirmar que o modelo dimensional
a) cobre tanto dados detalhados quanto dados sumarizados.
b) cobre toda a empresa, e não apenas departamentos.
c) é escalável, podendo entregar relatórios com trilhões de registros.
d) é arquitetado apenas para um uso previsível, geralmente cobrindo os 10 relatórios mais acessados.
e) pode integrar diversas fontes de dados operacionais da empresa, inclusive fontes externas.
response: Letra D
comment: Da análise das afirmativas, a que apresenta um conceito errôneo é a letra D: o uso do DW é imprevisível, tende em vista que é usado primariamente por ferramentas de BI, que buscam detectar padrões e tendências não triviais. Além disso, não há essa restrição de cobrir os 10 relatórios mais acessados.
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back: Letra D - Da análise das afirmativas, a que apresenta um conceito errôneo é a letra D: o uso do DW é imprevisível, tende em vista que é usado primariamente por ferramentas de BI, que buscam detectar padrões e tendências não triviais. Além disso, não há essa restrição de cobrir os 10 relatórios mais acessados.

front: (CEBRASPE/CNMP/2023) A respeito de data warehouse e data mining, julgue o próximo item. Em data warehouse, o conceito de granularidade refere-se ao nível de detalhe ou resumo existente em uma unidade de dados, de forma que, quanto mais detalhes, mais alto o nível de granularidade.
response: Errado
comment: Quando falamos de granularidade, estamos falando do nível de detalhamento das informações. Pensem que um grão grande é pouco detalhado e, conforme vamos detalhando o grão, vamos pegando partes cada vez menores dele – diminuindo-o. Assim, portanto, ao aumentarmos o detalhamento de um dado, estamos diminuindo a granularidade de um dado. Errada a afirmativa.
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back: Errado - Quando falamos de granularidade, estamos falando do nível de detalhamento das informações. Pensem que um grão grande é pouco detalhado e, conforme vamos detalhando o grão, vamos pegando partes cada vez menores dele – diminuindo-o. Assim, portanto, ao aumentarmos o detalhamento de um dado, estamos diminuindo a granularidade de um dado. Errada a afirmativa.

front: (FCC/MPE PB/2023) Um Data Warehouse
a) de duas camadas divide as fontes de dados tangíveis em dois segmentos: os dados transacionais, utilizados unicamente por ferramentas analíticas, e os dados operacionais, utilizados exclusivamente por ferramentas de Data Mining.
b) trabalha com metadados, que definem níveis de acesso que permitem aos usuários transferir dados, sendo também usados para dividir as informações por departamento ou dentro de visões necessárias para os diferentes usuários.
c) cujo schema é baseado no modelo Star, permite a decomposição de uma ou mais dimensões que possuem hierarquias, sendo o mais utilizado por ser de baixa complexidade.
d) oferece consultas com nível de granularidade da tabela fato variável, de forma que quanto maior a granularidade, maior o nível de detalhamento e quanto menor a granularidade, menor o nível de detalhamento da informação.
e) possui como característica a não volatilidade, ou seja, os dados ficam disponíveis para consulta, não sendo estes alterados quando novas informações são carregadas.
response: Letra E
comment: Vamos analisar cada afirmativa: a) Errado. Não há essa separação. Uma coisa são bancos de dados transacionais, que têm fins operacionais, outra são os Data Warehouses (DW). b) Errado. Metadados são as descrições dos dados – usualmente encontrados em bancos de dado transacionais, não dimensionais. c) Errado. A existência de hierarquia entre dimensões é presente no modelo snowflake, não no estrela. d) Errado. Como vimos na questão anterior, maior granularidade representa um menor detalhamento, ao contrário do que a afirmativa induz. e) Certo. Um dos princípios do DW é justamente e não volatilidade – isso é, os dados ficam armazenados no nosso repositório, criando dados históricos.
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back: Letra E - Vamos analisar cada afirmativa: a) Errado. Não há essa separação. Uma coisa são bancos de dados transacionais, que têm fins operacionais, outra são os Data Warehouses (DW). b) Errado. Metadados são as descrições dos dados – usualmente encontrados em bancos de dado transacionais, não dimensionais. c) Errado. A existência de hierarquia entre dimensões é presente no modelo snowflake, não no estrela. d) Errado. Como vimos na questão anterior, maior granularidade representa um menor detalhamento, ao contrário do que a afirmativa induz. e) Certo. Um dos princípios do DW é justamente e não volatilidade – isso é, os dados ficam armazenados no nosso repositório, criando dados históricos.

front: (FGV/TJ RN/2023) Para integrar os dados de diversas fontes, Julia desenvolveu um ETL para executar ações sobre os dados como: extrair, limpar, agregar, transformar e carregar dados em um banco de dados destino visando apoiar análises históricas. Para implementar as ações sobre os dados em um ETL, Julia utilizou:
a) steps e fluxos de dados;
b) repositório de metadados;
c) sequências temporais;
d) regras de associação;
e) data mining.
response: Letra A
comment: Julia utilizou "steps" (passos) e "fluxos de dados" para implementar as ações sobre os dados em um processo de ETL. Os "steps" representam as etapas individuais do processo, como extração, limpeza, transformação e carga dos dados. Os "fluxos de dados" referem-se à maneira como os dados são movidos e processados entre esses passos, seguindo uma sequência lógica definida para realizar as transformações necessárias antes de serem carregados no banco de dados destino.
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back: Letra A - Julia utilizou "steps" (passos) e "fluxos de dados" para implementar as ações sobre os dados em um processo de ETL. Os "steps" representam as etapas individuais do processo, como extração, limpeza, transformação e carga dos dados. Os "fluxos de dados" referem-se à maneira como os dados são movidos e processados entre esses passos, seguindo uma sequência lógica definida para realizar as transformações necessárias antes de serem carregados no banco de dados destino.

front: (FGV/CGE SC/2023) As informações analiticamente úteis das fontes de dados operacionais (das operações do dia a dia do negócio) são carregadas no Data Warehouse por meio do processo de ETL. Um dos recursos úteis em um DW é poder observar um mesmo item de dimensão em vários instantes de tempo (timestamps), como, por exemplo, observar o preço de venda de um produto ao longo dos anos. Assinale a opção que indica a técnica que torna possível a disposição desse recurso.
a) A supressão, no Data Warehouse, das chaves primárias do bando de dados operacional.
b) A criação de chaves primárias compostas por um atributo de chave substituta e um de chave primária do banco de dados operacional.
c) A substituição, e consequente supressão, das chaves primárias do banco de dados operacional por chaves substitutas no Data Warehouse.
d) A criação de chaves primárias substitutas no Data Warehouse, mantendo as chaves primárias do banco de dados operacional como atributos únicos no Data Warehouse.
e) A criação de chaves primárias substitutas no Data Warehouse, mantendo as chaves primárias do banco de dados operacional como atributos não chave no Data Warehouse.
response: Letra E
comment: A técnica utilizada é a substituição de chaves primárias. Essas chaves são consideradas chaves primárias na nova tabela, no nosso Data Warehouse, e coexistem com as chaves primárias antigas - que deixam de se chaves primárias, se tornando atributos não chave.
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back: Letra E - A técnica utilizada é a substituição de chaves primárias. Essas chaves são consideradas chaves primárias na nova tabela, no nosso Data Warehouse, e coexistem com as chaves primárias antigas - que deixam de se chaves primárias, se tornando atributos não chave.

front: (CEBRASPE/TCE RJ/2021) 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.
response: Errado
comment: Como vimos na aula, há duas abordagens diferentes para a construção de um data mart – a top down, em que a construção do DW antecede a construção do DM, e a bottom up, onde construímos os DM antecipadamente. Não há como afirmar que uma é padrão, e que deve ser seguida – pois ambas são abordagens válidas e diferentes. Por esse motivo, está errada a afirmativa.
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back: Errado - Como vimos na aula, há duas abordagens diferentes para a construção de um data mart – a top down, em que a construção do DW antecede a construção do DM, e a bottom up, onde construímos os DM antecipadamente. Não há como afirmar que uma é padrão, e que deve ser seguida – pois ambas são abordagens válidas e diferentes. Por esse motivo, está errada a afirmativa.

front: (CEBRASPE/MPE AP/2021) Tecnologias que recuperam dados de muitas fontes, limpando-os e carregando-os em data warehouse, e que fazem parte de qualquer projeto centrado em dados denominam-se
a) Depósitos de Dados Operacionais (ODS).
b) ETL (Extract, Transform and Load).
c) BPM (Business Performance Management).
d) OLTP (online transaction processing).
e) KPI (Key Performance Indicators).
response: Letra B
comment: Questão tranquila e sem muito segredo, né? Quando estamos extraindo, limpado e carregando dados, estamos usando a pipeline ETL.
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back: Letra B - Questão tranquila e sem muito segredo, né? Quando estamos extraindo, limpado e carregando dados, estamos usando a pipeline ETL.

front: (CEBRASPE/SEFAZ CE/2021) Julgue o próximo item, relativo ao business intelligence . Um data warehouse (DW), ainda que seja não volátil — ou seja, após os dados serem inseridos nele os usuários não podem alterá-los — é variável no tempo, pois mantém um conjunto de dados históricos que oferecem suporte à tomada de decisões.
response: Certo
comment: Perfeito! É justamente isso que quer dizer a não volatilidade e a variância no tempo de um DW. O dado em si não é atualizado, mas são feitas novas inserções com esse mesmo dado com valores diferentes, criando um contexto histórico para o mesmo.
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back: Certo - Perfeito! É justamente isso que quer dizer a não volatilidade e a variância no tempo de um DW. O dado em si não é atualizado, mas são feitas novas inserções com esse mesmo dado com valores diferentes, criando um contexto histórico para o mesmo.

front: (CEBRASPE/FUNPRESP/2022) A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo. Na modelagem dimensional, data marts devem ser criados e utilizados para dados de resumo.
response: Errado
comment: Data Marts usualmente são criados para separar os dados por áreas do negócio, como setores, fábricas etc. Não existe essa relação entre data marts e dados de resumo.
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back: Errado - Data Marts usualmente são criados para separar os dados por áreas do negócio, como setores, fábricas etc. Não existe essa relação entre data marts e dados de resumo.

front: (CEBRASPE/PETROBRAS/2022) Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir. Data lakes são grandes armazenadores de informações, vindas de diversas fontes, na qual diversos usuários podem ter acesso para fazer a análise e coletar insights importantes para o negócio.
response: Certo
comment: Resolução: Perfeito! Essa é a caracterização correta dos Data Lakes. Perceba que, apesar de a coleta de insights importantes usualmente estar mais aliada ao Data Warehouse, nada impede que a mesma seja feita nos Data Lakes.
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back: Certo - Resolução: Perfeito! Essa é a caracterização correta dos Data Lakes. Perceba que, apesar de a coleta de insights importantes usualmente estar mais aliada ao Data Warehouse, nada impede que a mesma seja feita nos Data Lakes.

front: (CEBRASPE/TC DF/2023) No que se refere a Big Data, data lake, business intelligence e data warehousing, julgue o item seguinte. Business intelligence é uma técnica utilizada para organizar dados em tabelas relacionadas a fatos e ocorrências, para otimizar as transações de inclusão.
response: Errado
comment: O BI é puramente relacionado à descoberta de informações - não possui relação com a otimização de transações. Incorreta a afirmativa.
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back: Errado - O BI é puramente relacionado à descoberta de informações - não possui relação com a otimização de transações. Incorreta a afirmativa.

front: (CESGRANRIO/IPEA/2024) O processo de ingestão de dados é normalmente dividido em três etapas principais: 1 - Extração, ou coleta, de dados das fontes disponíveis; 2 - Transformação dos dados coletados para que atendam às necessidades específicas de processamento e análise; e 3 - Carga dos dados em algum repositório de destino, como um banco de dados relacional ou um data lake. Essas três etapas podem variar dependendo de os dados serem estruturados ou não. Nesse contexto, verifica-se que, na etapa de
a) carga, os dados estruturados são sempre transferidos diretamente ao repositório de destino, sem necessidade de transformação.
b) carga, os dados não estruturados são sempre convertidos em formatos estruturados antes de serem armazenados.
c) extração, os dados estruturados são coletados exclusivamente através de APIs especializadas.
d) transformação, os dados estruturados podem requerer conversão para um formato não estruturado para facilitar a análise avançada.
e) transformação, os dados não estruturados podem necessitar de processamento de linguagem natural ou de técnicas de reconhecimento de imagens.
response: Letra E
comment: Vamos analisar cada alternativa. a) Errado. Não é pelo dado ser estruturado que ele está já no padrão do repositório de destino. Por isso, nem sempre teremos a inclusão direta - só reparar que o ETL trabalha com dados estruturados e mesmo assim faz uma transformação deles. b) Errado. Só há necessidade de conversão em modelos estruturados se estivermos inserindo em um DW. Se a inserção for em um Data Lake, não há essa necessidade. c) Errado. Temos diversas formas de extração, não somente por APIs. d) Errado. A transformação para dados estruturados que ajuda a fazer análises avançadas - e não o caminho oposto. e) Certo. As técnicas apontadas são técnicas que visam enriquecer e estruturar os dados, empregadas na etapa de transformação.
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back: Letra E - Vamos analisar cada alternativa. a) Errado. Não é pelo dado ser estruturado que ele está já no padrão do repositório de destino. Por isso, nem sempre teremos a inclusão direta - só reparar que o ETL trabalha com dados estruturados e mesmo assim faz uma transformação deles. b) Errado. Só há necessidade de conversão em modelos estruturados se estivermos inserindo em um DW. Se a inserção for em um Data Lake, não há essa necessidade. c) Errado. Temos diversas formas de extração, não somente por APIs. d) Errado. A transformação para dados estruturados que ajuda a fazer análises avançadas - e não o caminho oposto. e) Certo. As técnicas apontadas são técnicas que visam enriquecer e estruturar os dados, empregadas na etapa de transformação.

front: (CONSULPLAN/SEGER ES/2023) Os processos ELT (Extract, Load, Transform) e ETL (Extract, Transform, Load) lidam com tratamento de dados através da integração de dados de diversas fontes. Sobre os processos ELT e ETL, assinale a afirmativa correta.
a) Assim como no ETL, também para o ELT é na etapa “transformação” que há agregação de valor.
b) ETL é usado especificamente em Data Lake (DL), enquanto o ELT é usado em Data Warehouse (DW).
c) Na abordagem ELT, a transformação é a única etapa automática, ou seja, não é realizada sob demanda.
d) No ELT, o mesmo artefato responsável pela extração não se encarrega da carga dos dados no destino, já que as etapas de Extração e Carga (EL) são distintas.
e) Via de regra, sistemas de ETL são pequenos e simples e não demandam grande esforço, tempo e conhecimentos especializados, para construção e manutenção.
response: Letra A
comment: Vamos analisar cada uma das alternativas. a) Certo. Apesar da ordem diferente, a etapa é a mesma - o Transform agrega valor aos dados, transformando-os e enriquecendo-os. b) Errado. Não temos uma ligação obrigatória entre ambos - mas, usualmente, o ETL é usado com DWs, e o ELT com DLs. c) Errado. Podemos ter todas as etapas do processo feitas de forma automatizada. d) Errado. No ELT, a extração e carga são feitas conjuntamente, como se fosse uma operação só. e) Errado. Muito pelo contrário, sistemas ETL são complexos pois lidam com grande quantidades de dados, de diferentes fontes.
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back: Letra A - Vamos analisar cada uma das alternativas. a) Certo. Apesar da ordem diferente, a etapa é a mesma - o Transform agrega valor aos dados, transformando-os e enriquecendo-os. b) Errado. Não temos uma ligação obrigatória entre ambos - mas, usualmente, o ETL é usado com DWs, e o ELT com DLs. c) Errado. Podemos ter todas as etapas do processo feitas de forma automatizada. d) Errado. No ELT, a extração e carga são feitas conjuntamente, como se fosse uma operação só. e) Errado. Muito pelo contrário, sistemas ETL são complexos pois lidam com grande quantidades de dados, de diferentes fontes.

front: (CESGRANRIO/IPEA/2024) Existem várias abordagens para a ingestão de dados, sendo cada uma delas adequada para determinado tipo de necessidade e de cenário. No caso da ingestão de dados em tempo real, streaming, os dados são
a) coletados e processados em intervalos regulares, por exemplo, diariamente ou semanalmente.
b) capturados e processados continuamente à medida que são gerados.
c) processados em pequenos lotes, com o processamento ocorrendo em intervalos curtos, mas não instantâneos.
d) processados apenas após um evento específico ser acionado, como, por exemplo, uma transação em banco de dados ou um clique de usuário.
e) armazenados em um data lake ou data warehouse, antes de qualquer forma de processamento ou de análise.
response: Letra B
comment: Podemos ter duas formas de ingestão de dados num Data Warehouse: • Em lotes (batches): a ingestão ocorre periodicamente, em intervalos definidos, com uma quantidade alta de dados de cada vez. • Em fluxo, ou tempo real: a ingestão é constante, e os dados são capturados, processados e inseridos assim que forem gerados. A questão cobra conhecimentos acerca do processamento em tempo real e, a alternativa que melhor o descreve, é a letra B. Quanto às demais: a) Errado. Descreve o carregamento em lotes. b) Certo. É o nosso gabarito. c) Errado. Descreve o que chamamos de mini-batches, ou mini lotes. d) Errado. Esse é um tipo de ingestão baseado em eventos, pouco usado. e) Errado. Até podemos ter um dado armazenado num Data Lake ou Data Warehouse antes da ingestão, mas não é esse o objetivo da ingestão em fluxo.
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back: Letra B - Podemos ter duas formas de ingestão de dados num Data Warehouse: • Em lotes (batches): a ingestão ocorre periodicamente, em intervalos definidos, com uma quantidade alta de dados de cada vez. • Em fluxo, ou tempo real: a ingestão é constante, e os dados são capturados, processados e inseridos assim que forem gerados. A questão cobra conhecimentos acerca do processamento em tempo real e, a alternativa que melhor o descreve, é a letra B. Quanto às demais: a) Errado. Descreve o carregamento em lotes. b) Certo. É o nosso gabarito. c) Errado. Descreve o que chamamos de mini-batches, ou mini lotes. d) Errado. Esse é um tipo de ingestão baseado em eventos, pouco usado. e) Errado. Até podemos ter um dado armazenado num Data Lake ou Data Warehouse antes da ingestão, mas não é esse o objetivo da ingestão em fluxo.

front: (FGV/TJ RN/2023) A gestão do TJRN é apoiada por sistemas de informações digitais que estão em produção há mais de dez anos abrangendo diversos contextos, como gestão de pessoal, gestão orçamentária, pedidos de serviço, controle de viaturas etc. Para apoiar a tomada de decisão de alto nível do Tribunal, é necessário o desenvolvimento de um banco de dados analítico que seja orientado a assunto, não volátil e histórico, integrando dados estruturados dos diversos sistemas e contextos. O banco de dados a ser desenvolvido é um Data:
a) Lake;
b) Mart;
c) Graph;
d) Mining;
e) Warehouse.
response: Letra E
comment: A descrição de características descreve perfeitamente o Data Warehouse - lembre-se:
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back: Letra E - A descrição de características descreve perfeitamente o Data Warehouse - lembre-se:

front: (CEBRASPE/MCOM/2022) Julgue o item a seguir, a respeito de ETL, ELT e data lake. O processo ETL (extrair, transformar e carregar) permite analisar grandes volumes de dados de forma rápida; para isso, é necessário duplicar o espaço em disco e triplicar o tempo no carregamento e na transformação de dados em relação ao ELT (extrair, carregar e transformar), que compacta os dados no carregamento.
response: Errado
comment: A afirmação de que o processo ETL duplica o espaço em disco e triplica o tempo no carregamento e na transformação de dados em relação ao ELT, não é uma generalização precisa. Na verdade, a eficiência e o desempenho de ambos os processos dependem de vários fatores, incluindo a quantidade de dados, a complexidade das transformações, a infraestrutura de hardware e software utilizada, entre outros.
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back: Errado - A afirmação de que o processo ETL duplica o espaço em disco e triplica o tempo no carregamento e na transformação de dados em relação ao ELT, não é uma generalização precisa. Na verdade, a eficiência e o desempenho de ambos os processos dependem de vários fatores, incluindo a quantidade de dados, a complexidade das transformações, a infraestrutura de hardware e software utilizada, entre outros.