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Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
Texto Associado Texto Associado
“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.
Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
Texto Associado Texto Associado
Um Auditor da SEFAZ-BA, observando as necessidades da organização, propôs um Data Warehouse (DW) com as seguintes características:
-na camada de dados resumidos ficam os dados que fluem do armazenamento operacional, que são resumidos na forma de campos que possam ser utilizados pelos gestores de forma apropriada.
-na segunda camada, ou no nível de dados históricos, ficam todos os detalhes vindos do ambiente operacional, em que se concentram grandes volumes de dados.

Com esta organização, os tipos de consulta analítica de maior frequência acessariam os dados resumidos, mais compactos e de mais fácil acesso e, em situações em que seja necessário um maior nível de detalhe, utilizar-se-iam os dados históricos.
O Auditor propôs um DW
A
que oferece maior nível de detalhes, ou seja, alto nível de granularidade.
B
que oferece menor nível de detalhes, ou seja, baixo nível de granularidade.
C
com nível duplo de granularidade.
D
com OLAP integrado.
E
com data marts geminados.
Ano: 2018 Banca: CEBRASPE Órgão: STJ Prova: Técnico Judiciário - Desenvolvimento de Sistemas
Acerca do processo de data warehouse, julgue o item subsequente.
O investimento para empreendimentos que considerem o mês corrente ou um período atual em que haja rastreabilidade dos dados lá armazenados é o mais apropriado para a realização de um projeto de data warehouse
C
Certo
E
Errado
Ano: 2018 Banca: CEBRASPE Órgão: STJ Prova: Técnico Judiciário - Desenvolvimento de Sistemas
Acerca do processo de data warehouse, julgue o item subsequente.
data warehouse tem como finalidade a apresentação das informações necessárias para a identificação de indicadores e da evolução de valores ao longo de uma grande janela de tempo.
C
Certo
E
Errado
Ano: 2018 Banca: CEBRASPE Órgão: STJ Prova: Técnico Judiciário - Desenvolvimento de Sistemas
Acerca do processo de data warehouse, julgue o item subsequente.
No processo de data warehouse, a aplicação do servidor de dados e os dados armazenados resultantes de extração, transformação e carga compõem a stating area.
C
Certo
E
Errado
Ano: 2018 Banca: CEBRASPE Órgão: STJ Prova: Técnico Judiciário - Desenvolvimento de Sistemas
Julgue o item que se segue, acerca de data mining e data warehouse.
Os data warehouses são modelados utilizando-se técnicas como a modelagem multidimensional, em que as dimensões podem se relacionar entre elas ou entre as dimensões e a fato, sendo, em qualquer caso, limitada a uma métrica aditiva por dimensão e a uma tabela fato por modelo.
C
Certo
E
Errado
Ao construir um modelo de dados para um data warehouse de sua empresa, um desenvolvedor viu-se às voltas com três tabelas relacionais: venda, cliente e vendedor. Ao fazer uma transformação para o modelo estrela, ele deve organizar:
A
venda, como tabela fato; cliente e vendedor, como tabelas dimensão
B
cliente e vendedor, como tabelas fato; venda, como tabela dimensão
C
cliente, como tabela fato; venda e vendedor, como tabelas dimensão
D
vendedor e venda, como tabelas fato; cliente, como tabela dimensão
E
vendedor, como tabela fato; cliente e venda, como tabelas dimensão 
Em relação ao uso de modelos de dados em data warehouses, Inmon (2005) declara que o modelo de dados por trás do modelo relacional é em um nível razoavelmente alto de abstração, enquanto o modelo de processo por trás do modelo multidimensional não é de nenhuma forma abstrato. Nesse contexto, o modelo
A
multidimensional deve ser adotado também para as aplicações de processamento de transações da empresa, pela sua forma otimizada.
B
multidimensional é altamente eficiente, podendo, por meio de um modelo único, servir a todas as comunidades de usuários dentro de uma empresa.
C
relacional é adequado para o acesso de um usuário ou comunidade de usuários únicos, por causa de suas otimizações inerentes.
D
relacional é altamente flexível, mas não tem o desempenho otimizado para nenhum usuário.
E
relacional é mais adequado aos data marts, nos níveis de departamento ou subdepartamento, onde os dados têm escopo menor.
Ano: 2018 Banca: FCC Órgão: DEFENSORIA PÚBLICA DO AMAZONAS Prova: Analista - Banco de Dados
Uma das características fundamentais de um ambiente de data warehouse está em 
A
servir como substituto aos bancos de dados operacionais de uma empresa, na eventualidade da ocorrência de problemas com tais bancos de dados. 
B
ser de utilização exclusiva da área de aplicações financeiras das empresas. 
C
proporcionar um ambiente que permita realizar análise dos negócios de uma empresa com base nos dados por ela armazenados.  
D
ser de uso prioritário de funcionários responsáveis pela área de telemarketing das empresas. 
E
armazenar apenas os dados mais atuais (máximo de 3 meses de criação), independentemente da área de atuação de cada empresa. 
O modelo dimensional de um data warehouse, no qual todas as tabelas relacionam-se diretamente com a tabela de fatos, de forma que as tabelas dimensionais devem conter todas as descrições que são necessárias para se definir uma classe, é denominado de
A
 Floco de neve.
B
Estrela.
C
Barramento.
D
Árvore. 
E
Anel.
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