Avaliacao - Integração e fluxo de dados (ETL)

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A transformação de dados consiste em transformar ou consolidar os dados em um formato mais adequado para o data warehouse. São considerados
tipos de transformação:
( ) Suavização.
( ) Agregação.
( ) Generalização.
( ) Normalização.
( ) Redundância.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
Alternativas:
V – V – V – F – F
V – V – V – V – V
V – V – V – V – F check CORRETO
V – V – F – V – V
V – V – F – V – F
São técnicas para transformação de dados a suavização, agregação, generalização e normalização. A redundância é um tipo de problema relacionado à
conformação de dados.
Código da questão: 42847
Antes de se construir um sistema de ______________, é necessário criar um mapa ________________, que documente a relação entre ________________ e
________________ da tabela.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas acima:
Resolução comentada:
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As afirmativas III e V estão incorretas. Os data warehouse apresentam como características fundamentais dados que devem ser orientados por assunto,
integrados e variáveis no tempo. Os data warehouse devem possuir dados atuais e dados históricos e devem ser não voláteis. .
Código da questão: 42820
O subsistema de limpeza de dados necessita ser minucioso em sua detecção, correção e documentação da qualidade das informações que publica. Os
usuários finais querem utilizar o data warehouse como uma fonte de dados confiável, uma base sobre a qual pode construir suas métricas, estratégias e
políticas de gerenciamento. Assinale a alternativa que apresente, corretamente, o objetivo de qualidade de dados descrito acima:
Alternativas:
Completude. check CORRETO
Correção.
Validade.
Transparência.
Rapidez.
Ser completo (completude) tem como característica ser minucioso em sua detecção, correção e documentação da qualidade das informações que publica.
Os usuários finais querem utilizar o data warehouse como uma fonte de dados confiável, uma base sobre a qual pode construir suas métricas, estratégias e
políticas de gerenciamento.
Código da questão: 42839
São técnicas para suavização de ruídos:
( ) Compartimentalização (binning)
( ) Regressão Linear
Resolução comentada:
Resolução comentada:
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I, III, IV e V
Apenas a V é incorreta. São subcategorias de classificação de ferramentas ETL as ferramentas ETL Puras, ferramenta ETL base de dados integrada, ferramenta
ETL Business Intelligence integrada e ferramenta ETL produto de nicho.
Código da questão: 42827
Segundo Kimball e Caserta (2009), a chave primária fica armazenada em um único campo contendo um valor inteiro único chamado valor substituto.
Assinale a alternativa que apresente, corretamente, a forma de relação que deve ser realizada com essas chaves.
Alternativas:
Criar e inserir chaves primárias.
Criar e inserir dados.
Criar e inserir chaves primárias e substitutas.
Criar e inserir chaves.
Criar e inserir chaves substitutas. check CORRETO
A chave primária fica armazenada em um único campo contendo um valor inteiro único chamado valor substituto. O processo de ETL do data warehouse
deve sempre criar e inserir as chaves substitutas, isto é, o data warehouse possui essas chaves e nunca permite que outra entidade as atribua.
Código da questão: 42849
Sobre o processo de ETL, considere as seguintes afirmações:
( ) É realizado o processo de extração dos dados
( ) É realizado o processo de transformação dos dados
Resolução comentada:
Resolução comentada:
10)
As duas asserções estão corretas e a segunda justifica a primeira. Na fase de descoberta de dados, a equipe de ETL deve aprofundar mais na descoberta dos
dados para determinar cada sistema, tabela e atributo de origem necessário para carregar o data warehouse porque deve-se determinar a fonte adequada
para cada elemento, em que, uma boa análise, evita atrasos causados pelo uso de uma fonte errada.
Código da questão: 42838
São algumas das técnicas de preenchimento de dados aplicadas a valores faltantes:
I. Descartar toda a tupla;
II. Preencher o valor faltante manualmente;
III. Descartar todos os dados;
IV. Usar constante global para preencher o valor faltante;
V. Preencher os dados faltantes com null.
São verdadeiras:
Alternativas:
I, II, III e IV
I, II e IV check CORRETO
I, II, III e V
I, III e V
I, II e III
As afirmativas III e V estão incorretas. São algumas das técnicas de preenchimento de dados aplicados a valores faltantes o descarte de toda a tupla,
preencher o valor faltante manualmente e utilizar uma constante global para preencher o valor faltante. A afirmativa III está incorreta pois descartar todos os
dados não é uma técnica de preenchimento, e deixará o usuário sem dados para trabalhar. A afirmativa V está incorreta porque null não é um dado.
Resolução comentada:
Resolução comentada: