Questões de Administração de banco de dados (Banco de Dados)

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O DMBOK é organizado em torno de 11 (onze) Áreas de Conhecimento do Framework de Gerenciamento de Dados DAMADMBOK. Essas áreas abrangem o escopo e o contexto de diversos conjuntos de atividades relacionadas ao gerenciamento de dados, incorporando os objetivos e princípios fundamentais dessa disciplina.
Assinale a área de conhecimento que aborda a definição e o planejamento para a gestão dos ativos de dados, alinhando-os com a estratégia organizacional para estabelecer uma estrutura de dados eficiente.

  • A Governança de Dados.
  • B Segurança de Dados.
  • C Arquitetura de Dados.
  • D Metadados.
  • E Documentação e gestão do conteúdo.

A Analista Judiciária Bianca, ao verificar um conjunto de dados, identificou que alguns valores não eram condizentes com o domínio definido para aqueles dados, de acordo com o DAMA-DMBOK.
Assinale a opção que apresenta a dimensão da qualidade de dados mais afetada nesse caso.

  • A Consistency.
  • B Validity.
  • C Legitimacy.
  • D Reasonability.
  • E Accuracy.

O DMBOK é organizado em torno de onze Áreas de Conhecimento do Framework de Gerenciamento de Dados DAMA-DMBOK. Essas áreas abrangem o escopo e o contexto de diversos conjuntos de atividades relacionadas ao gerenciamento de dados, incorporando os objetivos e princípios fundamentais dessa disciplina.
A área de conhecimento que aborda a definição e o planejamento para a gestão dos ativos de dados, alinhando-os com a estratégia organizacional para estabelecer uma estrutura de dados eficiente, é a de

  • A Governança de Dados.
  • B Segurança de Dados.
  • C Arquitetura de Dados.
  • D Metadados.
  • E Documentação e Gestão do Conteúdo.

De acordo com o DAMA-DMBOK, 2ª edição, com relação à qualidade de dados, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) A qualidade de um dado depende em se atender às necessidades e expectativas daqueles que consomem esse dado. Dessa forma, a qualidade de um dado depende do contexto e necessidade dos consumidores desse dado.
( ) Ao analisar um determinado conjunto de dados, um Analista pode utilizar o Data Profiling para inspecionar dados e melhorar sua qualidade, corrigindo problemas. Exemplos de procedimentos compreendidos pelo Data Profiling incluem a identificação e remoção de outliers, assim como valores duplicados e a adição de atributos como Time/Date stamps.
( ) Data Enhancement, ou simplesmente enriquecimento, consiste em aprimorar um conjunto de dados existentes, para aumentar sua qualidade e usabilidade. Esse aprimoramento deve utilizar exclusivamente fontes internas à organização, uma vez que essas são consideradas mais confiáveis do que fontes externas.

As afirmativas são, respectivamente,

  • A V – V – V.
  • B V – F – F.
  • C F – V – F.
  • D F – F – V.
  • E V – F – V.

Um administrador de bancos de dados de uma determinada instituição pública decidiu adotar o JPA 2.0 (Java Persistence API) nas aplicações dessa organização. Dessa forma, é crucial entender os conceitos fundamentais do JPA 2.0 e suas práticas recomendadas para garantir uma implementação eficiente e livre de erros. Diante do exposto, é correto afirmar que o JPA 2.0:

  • A Introduziu o conceito de Criteria API, permitindo a criação de consultas de forma programática e tipada.
  • B Não oferece suporte para a otimização de consultas, exigindo o uso de SQL nativo para operações mais complexas.
  • C Não suporta mapeamento de herança entre entidades, limitando a modelagem de domínio em sistemas complexos.
  • D Não oferece mecanismos para controle transacional, deixando essa responsabilidade exclusivamente para o desenvolvedor.