Questões DW Data Warehouse Concurso com Gabarito

21 Questão 167550 | Banco de Dados, DW Data Warehouse, Auditor Fiscal da Receita Estadual, SEFAZ SC, FCC, Ensino Médio

Texto associado.

Atenção: Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético:

Um Auditor da Receita Estadual pretende descobrir, após denúncia, elementos que possam caracterizar e fundamentar a possível existência de fraudes, tipificadas como sonegação tributária, que vêm ocorrendo sistematicamente na arrecadação do ICMS. A denúncia é que, frequentemente, caminhões das empresas Org1, Org2 e Org3 não são adequadamente fiscalizados nos postos de fronteiras. Inobservâncias de procedimentos podem ser avaliadas pelo curto período de permanência dos caminhões dessas empresas na operação de pesagem, em relação ao período médio registrado para demais caminhões.

Para caracterizar e fundamentar a existência de possíveis fraudes, o Auditor deverá coletar os registros diários dos postos por, pelo menos, 1 ano e elaborar demonstrativos para análises mensais, trimestrais e anuais.

Para permitir uma análise coerente, após a denúncia, a concepção de um modelo de dados multidimensional do tipo esquema estrela (star schema), em um Data Warehouse, deve registrar os elementos de dados: identificação do posto, empresa, data da pesagem e tempo de permanência.

Considerando os conceitos fatos e dimensões, os elementos de dados classificados como dimensões são, apenas,

a) identificação do posto, data da pesagem e tempo de permanência.
b) empresa, data da pesagem e tempo de permanência.
c) identificação do posto e empresa.
d) identificação do posto, empresa e data da pesagem.
e) empresa e data da pesagem.

22 Questão 166746 | Banco de Dados, DW Data Warehouse, Auditor Fiscal da Receita Estadual, SEFAZ SC, FCC, Ensino Médio

Texto associado.

Atenção: Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético:

O Auditor poderá fazer análises de pesagens diversas a partir de operações feitas sobre o cubo de dados multidimensional do Data Warehouse, por exemplo, trocar a ordem, ou aumentar ou diminuir a granularidade dos dados em análise, entre outras, como é o caso do uso da operação OLAP

a) drill down, que permite ao Auditor aumentar o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.
b) drill off, que permite ao Auditor mudar o foco dimensional de análise das informações de pesagens.
c) pivot, que permite ao Auditor pular um intervalo dimensional de análise das informações de pesagens.
d) drill accross, que permite ao Auditor mudar o escopo de análise das informações de pesagens, filtrando e rearranjando determinadas partes do cubo de dados.
e) roll out, que permite ao Auditor diminuir o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.

23 Questão 848120 | Banco de Dados, DW Data Warehouse, AL AP Analista Legislativo Desenvolvedor de Banco de Dados, FCC, Ensino Superior

Duas definições de estruturas de dados estão determinadas para um projeto de datamart de uma loja de varejo: uma delas (tabela A) contém a data da venda, a identificação do produto vendido, a quantidade vendida do produto no dia e o valor total das vendas do produto no dia; a outra (tabela B) contém a identificação do produto, nome do produto, marca, modelo, unidade de medida de peso, largura, altura e profundidade da embalagem.

Considerando os conceitos de modelagem multidimensional de data warehouse, as tabelas A e B são, respectivamente:

a) Query e Réplica
b) Fato e Dimensão
c) Dimensão e Réplica
d) Fato e ETL
e) ETL e Query

25 Questão 168145 | Banco de Dados, DW Data Warehouse, Auditor Fiscal, SEFAZ BA, FCC, Ensino Médio

“A Secretaria da Fazenda realizou procedimento que visa estimular os contribuintes paulistas a, voluntariamente, regularizarem as obrigações tributárias que devem ser transmitidas ao Fisco. Em uma etapa da operação foram selecionados 48 contribuintes do Regime Periódico de Apuração com R$ 143 milhões em débitos de ICMS.

Esta ação tem caráter orientador, com o objetivo de alertar as empresas sobre divergências em suas declarações e indicar a regularização, porém, a ação pode resultar em indicações de empresas de fachada que apresentaram um conjunto de indícios que sugerem tratar-se de documentos fiscais inidôneos ou de simulação de operações para gerar créditos falsos de ICMS na apuração mensal do tributo a recolher.

Para a elaboração da operação autorregularização foram selecionados contribuintes com divergências nas notas fiscais emitidas entre janeiro a dezembro de 2016 em comparação com as informações declaradas nas Guias de Informação e Apuração do ICMS do mesmo período."

(Baseado em: https://portal.fazenda.sp.gov.br)

Ao ler esta notícia, uma Auditora Fiscal da área de TI concluiu, corretamente, que o cruzamento e a análise simultânea de diversas informações, como Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), inadimplência, regularidade no cumprimento de obrigações, porte da empresa, composição do quadro societário, autos de infração anteriores, localização geográfica e atividade econômica, entre outras,

a) caracterizam-se como operações MOLAP, que usam a base de dados relacional para acessar os dados do cubo.
b) caracterizam-se como operações HOLAP, que não usam a base de dados relacional para acessar os dados do cubo.
c) podem ter sido realizados com a ajuda de ferramentas de Data Marts integrados, que não requerem a construção de um DW.
d) podem ter sido realizados com ferramentas de Data Mining em tempo real, uma vez que os dados do DW são constantemente atualizados a partir da chave de tempo que indica o dia no qual os dados foram extraídos dos sistemas transacionais.
e) podem ter sido realizados com a ajuda de ferramentas de Data Mining, que permitem a exploração de grandes volumes de dados para identificar padrões de comportamento e relacionamentos.

Questões de Concurso: DW Data Warehouse

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