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Questões resolvidas

Tendo em mente o processo de dados, considere as afirmacoes abaixo e assinale a CORRETA:
Qual a diferença estrutural entre os processos de ETL e ELT?
Etapa de extração e coleta e dados modificada
Modificação da ordem de ações dentro da etapa de transformação
Retirada de etapas para tornar o processo mais ágil
Transformação de dados executada após carregamento dos dados

Quando comparamos os processos de ETL e ELT ganhamos em otimização de tempo nas etapas de carregamento, transformação, manutenção e implementação.
Qual das afirmações, relacionada a este contexto, está INCORRETA?
O processo de ETL demanda menor armazenamento de dados em fase inicial. Isso acontece pela transformação dos dados brutos e posterior carregamento.
Não existe integração de dados no processo de ELT na etapa de transformação para não prejudicar a velocidade do processo
No ETL existe uma demora considerável com relação as transformações de dados com grandes volumes de dados
O ETL possui alta taxa de manutenção devido a natureza do processo. Existe a necessidade de atualização e manutenção dos repositórios recorrente.

Dentro do processo de ETL – Extract, Transforma and Load, verifique qual combinação de etapa e tarefas está INCORRETO:
Extract – Coleta de dados de fontes heterogêneas
Transform – converter formatos de dados brutos para geralmente dados estruturados
Transform – Transformar dados com estrutura específica do sistema(s) adotado(s) pela empresa
Extract – Extrair e coletar dados de uma mesma fonte

Uma das vantagens do processo de ELT consiste na agilidade. Sendo assim, qual dos motivos abaixo NÃO estão associados a esta características?
Papel de transformação voltada para os analistas
Otimização de tempo na disponibilidade dos dados
Diminuição do tempo de transformação de grande volume de dados – Big data
Menor dependência de TI no pipeline de dados

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Tendo em mente o processo de dados, considere as afirmacoes abaixo e assinale a CORRETA:
Qual a diferença estrutural entre os processos de ETL e ELT?
Etapa de extração e coleta e dados modificada
Modificação da ordem de ações dentro da etapa de transformação
Retirada de etapas para tornar o processo mais ágil
Transformação de dados executada após carregamento dos dados

Quando comparamos os processos de ETL e ELT ganhamos em otimização de tempo nas etapas de carregamento, transformação, manutenção e implementação.
Qual das afirmações, relacionada a este contexto, está INCORRETA?
O processo de ETL demanda menor armazenamento de dados em fase inicial. Isso acontece pela transformação dos dados brutos e posterior carregamento.
Não existe integração de dados no processo de ELT na etapa de transformação para não prejudicar a velocidade do processo
No ETL existe uma demora considerável com relação as transformações de dados com grandes volumes de dados
O ETL possui alta taxa de manutenção devido a natureza do processo. Existe a necessidade de atualização e manutenção dos repositórios recorrente.

Dentro do processo de ETL – Extract, Transforma and Load, verifique qual combinação de etapa e tarefas está INCORRETO:
Extract – Coleta de dados de fontes heterogêneas
Transform – converter formatos de dados brutos para geralmente dados estruturados
Transform – Transformar dados com estrutura específica do sistema(s) adotado(s) pela empresa
Extract – Extrair e coletar dados de uma mesma fonte

Uma das vantagens do processo de ELT consiste na agilidade. Sendo assim, qual dos motivos abaixo NÃO estão associados a esta características?
Papel de transformação voltada para os analistas
Otimização de tempo na disponibilidade dos dados
Diminuição do tempo de transformação de grande volume de dados – Big data
Menor dependência de TI no pipeline de dados

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Tendo em mente o processo de dados, considere as afirmações abaixo e assinale a CORRETA:
· No processo de ETL a coleta de dados geralmente está associada a obtenção de dados em SGBDs.
· A transformação dos dados, geralmente, visa uma estrutura adequada ao sistema alvo durante a fase de carregamento. Um exemplo: modelo relacional para SGBDs.
· O carregamento dos dados estruturados geralmente é realizado em um Data Lake.
· A etapa Transform (do ETL) corresponde, de maneira simplista, a transformação dos dados de um formato a outro. Contudo, primeiramente esses dados precisam ser carregados antes da transformação.
PRÓXIMA PERGUNTA
Qual a diferença estrutural entre os processos de ETL e ELT?
· Etapa de extração e coleta e dados modificada
· Modificação da ordem de ações dentro da etapa de transformação
· Retirada de etapas para tornar o processo mais ágil
· Transformação de dados executada após carregamento dos dados
PRÓXIMA PERGUNTA
Quando comparamos os processos de ETL e ELT ganhamos em otimização de tempo nas etapas de carregamento, transformação, manutenção e implementação. Qual das afirmações, relacionada a este contexto, está INCORRETA?
· O processo de ETL demanda menor armazenamento de dados em fase inicial. Isso acontece pela transformação dos dados brutos e posterior carregamento.
· Não existe integração de dados no processo de ELT na etapa de transformação para não prejudicar a velocidade do processo
· No ETL existe uma demora considerável com relação as transformações de dados com grandes volumes de dados
· O ETL possui alta taxa de manutenção devido a natureza do processo. Existe a necessidade de atualização e manutenção dos repositórios recorrente.
PRÓXIMA PERGUNTA
Dentro do processo de ETL – Extract, Transforma and Load, verifique qual combinação de etapa e tarefas está INCORRETO:
· Extract – Coleta de dados de fontes heterogêneas
· Transform – converter formatos de dados brutos para geralmente dados estruturados
· Transform – Transformar dados com estrutura específica do sistema(s) adotado(s) pela empresa
· Extract – Extrair e coletar dados de uma mesma fonte
PRÓXIMA PERGUNTA
Uma das vantagens do processo de ELT consiste na agilidade. Sendo assim, qual dos motivos abaixo NÃO estão associados a esta características?
· Papel de transformação voltada para os analistas
· Otimização de tempo na disponibilidade dos dados
· Diminuição do tempo de transformação de grande volume de dados – Big data
· Menor dependência de TI no pipeline de dados
FINALIZAR

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