Prova Tribunal Regional do Trabalho-RJ - Banco de Dados 2 - Questões e Simulados (Edital 2014) | CONCURSO
📚 Simulado TRT 1ª Região (RJ) | FCC | cód.3085
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🧪 Este Simulado TRT 1ª Região (RJ) foi elaborado da seguinte forma:
- 📌 Categoria: Concurso
- 🏛️ Instituição: TRT 1ª Região (RJ)
- 👔 Cargo: . Cargos Diversos
- 📚 Matéria: Banco de Dados
- 🧩 Assuntos do Simulado:
- 🏢 Banca Organizadora: FCC
- ❓ Quantidade de Questões: 10
- ⏱️ Tempo do Simulado: 30 minutos
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- #36109
- Banca
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- Concurso
- TRT 1ª Região (RJ)
- Tipo
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(1,0) 1 -
O componente final do processo de Business Intelligence é
- a) Business balance management (BBM).
- b) Executive of?ce team (EOT).
- c) Business performance management (BPM).
- d) Priority statement board (PSB).
- e) Business advisory management (BAM).
- #36110
- Banca
- FCC
- Matéria
- Banco de Dados
- Concurso
- TRT 1ª Região (RJ)
- Tipo
- Múltipla escolha
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(1,0) 2 -
Utilizando uma base multidimensional, o usuário passou da análise de informações sob a ótica da dimensão tempo para a visão sob a dimensão regional. A operação OLAP aí realizada foi
- a) roll up.
- b) drill across.
- c) drill throught.
- d) slice and dice.
- e) star across.
- #36111
- Banca
- FCC
- Matéria
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- Concurso
- TRT 1ª Região (RJ)
- Tipo
- Múltipla escolha
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(1,0) 3 -
O grande desafio do profissional de TI que gerencia qualquer processo é a análise dos fatos relacionados à função que exerce em uma organização. Essa análise deve ser feita com as ferramentas e os dados disponíveis, permitindo aos executivos e gerentes detectar as tendências e tomar as decisões com eficiência e eficácia. Devido a essa necessidade, surgiu o conceito de Business Intelligence - "BI".
Assinale a alternativa que indique duas características dos atuais sistemas de Business Intelligence.
- a) procurar relações de causa e efeito / extrair e integrar dados de múltiplas fontes.
- b) evitar a utilização de ferramentas automatizadas / desprezar dados contextualizados.
- c) extrair e integrar dados de múltiplas fontes / evitar a utilização de ferramentas automatizadas.
- d) desprezar dados contextualizados / trabalhar exclusivamente com fatos reais e não hipotéticos.
- e) trabalhar exclusivamente com fatos reais e não hipotéticos / procurar relações de causa e efeito.
- #36112
- Banca
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- TRT 1ª Região (RJ)
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(1,0) 4 -
Dentre as diferenças cruciais entre o modelo tradicional de uso de bancos de dados OLTP ( Online Transaction Processing ) e o modelo voltado para Data Warehousing ( DW ) está
- a) o nível de armazenamento de dados, muito mais sumarizado no caso de DW.
- b) a quantidade de cláusulas JOIN, utilizadas em maior número para DW.
- c) necessidade de normalização para as bases OLAP, o que não é necessário em OLTP.
- d) a utilização de dados derivados e agregados em OLTP, o que não ocorre no ambiente de DW.
- e) o número de índices necessários, muito maior no caso de DW.
- #36113
- Banca
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(1,0) 5 -
São componentes principais de um processo de data warehousing:
- a) Fontes de dados. Extração de dados. Carregamento de dados. Banco de dados abrangente. Metadados. Ferramentas de middleware.
- b) Fontes de usuários. Extração de relações. Carregamento de dados. Banco de dados focalizado. Metadados. Ferramentas de upperware.
- c) Fontes de dados. Extração de dados. Monitoramento de dados. Banco de dados abrangente. Métodos de dados. Usuários demiddleware.
- d) Fontes de dados homogêneos. Manipulação de dados. Carregamento de programas. Banco de dados equivalente. Polidados. Ferramentas de middleware.
- e) Fontes de dados. Transformação de dados. Carregamento de sites de dados. Banco de dados abrangente. Meta-relações. Ferramentas de middlehousing.
- #36114
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(1,0) 6 -
No âmbito dos DWs, representa um armazenamento intermediário que facilita a integração dos dados de ambiente operativo antes da sua atualização no DW. Trata-se de
- a) ODS.
- b) ETL.
- c) Data Mart.
- d) Star Schema.
- e) Fact Table.
- #36115
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(1,0) 7 -
Um processo importante que ocorre em relação à formação de um data warehouse é a obtenção dos dados de uma ou mais bases de dados da origem. Deve ser rigoroso para evitar a deformação e/ou a perda dos dados quando passados da fonte original para o destino. Trata- se de
- a) MINING.
- b) DATA MART.
- c) MOLAP.
- d) STAR.
- e) ETL.
- #36116
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(1,0) 8 -
A Mineração de Dados requer uma adequação prévia dos dados através de técnicas de pré-processamento. Entre elas estão as seguintes técnicas:
- a) Agrupamento. Amostragem. Redução de dimen- sionalidade. Seleção de subconjuntos de recursos. Recursos pontuais. Polarização. Redução de variáveis.
- b) Agregação. Classificação. Redução de faixas de valores. Seleção de subconjuntos de recursos. Redução de recursos. Terceirização e discretização. Transformação de variáveis.
- c) Agrupamento. Classificação. Redução de dimensionalidade. Seleção de subconjuntos de usuários. Criação de recursos. Binarização e discretização. Transformação de conjuntos.
- d) Agregação. Amostragem. Redução de dimensionalidade. Seleção de subconjuntos de usuários. Criação de recursos. Polarização. Transformação de conjuntos.
- e) Agregação. Amostragem. Redução de dimensionalidade. Seleção de subconjuntos de recursos. Criação de recursos. Binarização e discretização. Transformação de variáveis.
- #36117
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(1,0) 9 -
Funcionalidade cujo objetivo é encontrar conjuntos de dados que não obedecem ao comportamento ou modelo dos dados. Uma vez encontrados, podem ser tratados ou descartados para utilização em mining. Trata-se de
- a) descrição.
- b) agrupamento.
- c) visualização.
- d) análise de outliers.
- e) análise de associações.
- #36118
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(1,0) 10 -
No contexto de DW, é uma categoria de ferramentas de análise denominada open-end e que permite ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Trata-se de
- a) slice.
- b) star schema.
- c) ODS.
- d) ETL.
- e) data mining.