Questões de BI (Business Intelligence) (Banco de Dados)

Banco de Dados DW - Data Warehouse | BI (Business Intelligence) | ETL (Extract Transform Load)

SEDUC-SP - Eixo IV Tec da Informação (Cursos de Ciência de Dados e Desenvolvimento de Sistemas) - FGV (2025)

O BI (Business Intelligence) ou Inteligência de Negócios possui, como um de seus pilares, o processo de ETL (Extraction, Transformation and Load). O fluxo ETL é o ferramental primordial para

A criar dashboards interativos diretamente no front-end por meio das interações dos usuários.
B armazenar logs de aplicação, segurança, acesso, erros e auditoria em arquivos texto crus.
C mover, padronizar e integrar dados de múltiplas fontes antes de carregá-los em um repositório analítico.
D aplicar técnicas de machine learning em tempo real sobre streams de eventos off-line locais.
E comprimir e descomprimir arquivos de backup para economizar e otimizar espaço de alocação em diferentes unidades de disco.

Banco de Dados BI (Business Intelligence)

Agência Brasileira de Apoio à Gestão do Sistema Único de Saúde (AgSUS) - Analista de Gestão Tecnologia da Informação - FGV (2025)

Um analista de dados utiliza a ferramenta Oracle Data Visualization 12C. O analista executou uma sequência de ações para criar um projeto de visualização de dados e adicionar dados, nesse contexto, analise as afirmativas a seguir.

I. Criar ou abrir um projeto de visualização de dados ao qual deseja adicionar o conjunto de dados. Para criar um projeto novo, ele deverá acessar a Página Inicial, clicar em “New” e, em seguida, clicar em “Project” para exibir a caixa de diálogo “Add Data Set”.
II. Localizar a caixa de diálogo “Add Data Set”, selecionar os conjuntos de dados que deseja analisar e, em seguida, clicar em “Add to Project”.
III. Para visualizar dados de outro conjunto de dados no mesmo projeto, localizar o painel “Data Elements”, clicar em “Add” e, em seguida, selecionar “Add Data Set”.
IV. Por fim, o analista deverá arrastar os elementos de dados que deseja visualizar do painel “Data Elements” e começar a criar seu projeto.

Está correto o que se afirma em

A I e II, apenas.
B II e IV, apenas.
C I, II e III, apenas
D II, III e IV, apenas
E I, II, III e IV.

Banco de Dados BI (Business Intelligence) | ETL (Extract Transform Load)

Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco (TCE-PE) - Auditor - Tecnologia da Informação - FGV (2025)

Em ambientes de Business Intelligence (BI) e Data Warehousing, os processos de Extract, Transform, Load (ETL) são fundamentais para integrar dados provenientes de diferentes fontes, garantindo qualidade, consistência e disponibilidade para análises estratégicas.
Em relação ao processo de ETL, assinale a afirmativa correta.

A A etapa de carga (Load) ocorre antes das etapas de extração e transformação, pois é necessário armazenar os dados para então processá-los.
B A transformação no ETL é responsável apenas por converter os dados para o formato JSON, sendo irrelevante para a consistência e qualidade dos dados.
C A extração no ETL envolve a remoção de dados redundantes ou inconsistentes do sistema de destino.
D O processo ETL é utilizado para integrar dados de múltiplas fontes, aplicar regras de negócio e carregá-los em um repositório central como um data warehouse.
E O principal objetivo do ETL é realizar o backup de dados operacionais para arquivamento em fitas magnéticas, sem aplicação analítica.

Banco de Dados BI (Business Intelligence) | ETL (Extract Transform Load)

Conselho Regional dos Corretores de Imóveis - Diversos Cargos - Prova Ibest (2025)

No processo de preparação e transformação de dados, especialmente em ambientes de BI (Business Intelligence) e ETL (Extract, Transform, Load), são aplicadas operações que possibilitam a limpeza, padronização e modelagem dos dados brutos para posterior análise. Com base nas boas práticas de transformação de dados, assinale a alternativa correta.

A Dados categóricos nunca devem ser transformados em valores numéricos, pois perdem completamente seu significado original.
B A etapa de transformação descarta todos os dados nulos e duplicados, pois esses não podem ser aproveitados em análise.
C A transformação de dados é sinônimo de modelagem de dados e não inclui operações como limpeza ou agregação.
D A transformação de dados é usada apenas para corrigir erros ortográficos e remover espaços em branco de colunas de texto.
E A transformação de dados pode envolver padronização de formatos, cálculo de novos campos e integração de dados de múltiplas fontes.

Banco de Dados BI (Business Intelligence)

Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB) - Analista Tecnologia da Informação (Desenvolvimento) - CONSULPAM (2025)

Considere o seguinte modelo de dados no Power BI construído por um desenvolvedor:

•Tabela Vendas com colunas: Data, Produto, Quantidade, ValorTotal, ID_Cliente.
•Tabela Clientes com colunas: ID_Cliente, Nome, Segmento.

As tabelas estão relacionadas por ID_Cliente, em um relacionamento um-para-muitos de Clientes para Vendas. O desenvolvedor então cria a seguinte medida em DAX:

Total Vendas Segmento = CALCULATE( SUM(Vendas[ValorTotal]), ALL(Clientes[Segmento]) )

Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta o efeito dessa medida em um visual de tabela que mostra Clientes[Segmento] e Total Vendas Segmento.

A A medida ignora o filtro de Segmento no visual, retornando o total geral de vendas para todos os segmentos, repetido em cada linha.
B A medida respeita o filtro de Segmento no visual, retornando o total de vendas apenas para o segmento da linha correspondente.
C A medida ignora todos os filtros do modelo, inclusive de tempo e cliente, retornando o total absoluto de vendas.
D A medida retorna valores diferentes por linha, mas apenas se houver múltiplos produtos por segmento.