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Questões de Banco de Dados da FCC

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Listagem de Questões de Banco de Dados da FCC

#Questão 1125733 - Banco de Dados, Banco de Dados, FCC, 2025, TRT - 6ª Região (PE), Analista Judiciário - Área Apoio Especializado Especialidade: Tecnologia da Informação

De acordo com o quia DAMA-DMBOK (2017), a governança de dados

tem foco na padronização e normalização dos dados, garantindo que a organização siga estruturas uniformes para análise e relatórios, com base no Enterprise Data Governance Organization (EDGO). O EDGO assegura que os dados estejam devidamente organizados, permitindo maior uniformidade e consistência nas informações geradas.

é o exercício de autoridade e controle (planejamento, monitoramento e fiscalização) sobre a gestão de ativos de dados e tem como objetivo garantir que os dados sejam gerenciados adequadamente, de acordo com políticas e melhores praticas. Foca em como são tomadas as decisões sobre os dados e como se espera que pessoas e processos se comportem em relação aos mesmos.

trata do acesso facilitado aos dados para diversos departamentos da organização, promovendo principalmente a integração e a acessibilidade dos dados para apoiar a colaboração interna. O foco está na criação de políticas e processos que ampliem o acesso aos dados e integrem as diferentes áreas da organização, recomendando o uso do modelo Data Integration-as-a-Service (DlaaS).

enfatiza principalmente a segurança e a privacidade dos dados para atender às regulamentações de conformidade e proteção de dados. Assim, o guia define processos centrados na proteção de dados, controle de acesso e na criação de políticas com base no Data Stewardship Governance Model (DSGM).

orienta principalmente o desenvolvimento de infraestrutura de Tl para garantir uma base sólida de armazenamento e automação de dados. O guia foca no design de arquitetura e pipelines de Extract Transform Load (ETL) para suportar o gerenciamento de dados.

#Questão 1125736 - Banco de Dados, Banco de Dados, FCC, 2025, TRT - 6ª Região (PE), Analista Judiciário - Área Apoio Especializado Especialidade: Tecnologia da Informação

Uma equipe de Analistas, considerando as características específicas de cada modelo, optou pelo uso do banco de dados NoSOQL orientado a

grafos, pois, além de implementar algoritmos como Depth-First Search (DFS) e Breadth-First Search (BFS), que otimizam consultas complexas, também pode fazer uma prevenção sofisticada contra fraudes.

documentos, pois organiza dados em tabelas semelhantes ao modelo relacional, mas armazenando-as de forma independente, o que permite maior compressão e desempenho em operações de leitura.

grafos, pois estrutura dados em coleções, com suporte a esquemas flexíveis, ideais para o armazenamento de objetos JSON ou BSON.

colunas, que armazena dados em pares de chave-valor, o que permite uma estrutura altamente flexível para armazenar diferentes tipos de dados estruturados e semiestruturados.

documentos, pois é ideal para o armazenamento de séries temporais, otimizando a leitura sequencial de grandes volumes de dados, como eventos de sensores.

#Questão 1117763 - Banco de Dados, Formas normais, FCC, 2025, Prefeitura de São Paulo - SP, Auditor Municipal de Controle Interno - AMCI Area de Especialização: Geral - Prova 3 Conhecimentos Especializados

Ad analisar à código SQL utilizado para criar e manipular as tabelas do IPTU e de pagamentos de um banco de dados relacional de uma Prefeitura com o objetivo de avaliar a conformidade das linguagens de definição e manipulação de dados utilizadas, um Auditor identificou um potencial risco de segurança. Representam a melhor descrição de um risco e da ação de mitigação mais adequada:

Risco: ausência de normalização das tabelas, levando à redundância de dados e inconsistências.
Mitigação: normalizar as principais tabelas até a 5ª Forma Normal e manter as demais até a 2ª Forma Normal. Relatar procedimentos em desacordo com as normas.

Risco: utilização de joins complexos, impactando o desempenho das consultas.
Mitigação: criar views para simplificar as consultas. Obter os dez últimos Report Clock Times de desempenho, reportar conduta e recomendar ajustes.

Risco: utilização excessiva de índices, impactando o desempenho do banco de dados.
Mitigação: eliminar índices não utilizados e obter todos os pagamentos realizados no último ano para constatação de procedimentos Out of Compliance.

Risco: ausência de chaves primárias em todas as tabelas
Mitigação: criar chaves primárias compostas para garantir a unicidade dos registros e uma lista dos IPTUs em atraso há mais de um ano para constatação e Report de falhas anteriores.

Risco: utilização de comandos com privilégios para todos os usuários, permitindo alterações na estrutura do banco de dados.
Mitigação: implementar um sistema de controle de acesso baseado em papéis (Role-based Access Control - RBAC), concedendo apenas os privilégios necessários a cada usuário.

#Questão 1118915 - Banco de Dados, SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados, FCC, 2025, Prefeitura de São Paulo - SP, Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação

Com respeito à renegociação de valores do IPTU ocorrida na esfera municipal de uma grande cidade, a técnica de machine learning mais adequada para detectar uma possível fraude aplicada por cidadãos é:

Análise de cluster: Agrupar as transações em clusters e Identificar aqueles com características atípicas.

Regressão linear: Modelar a relação entre as variáveis para prever o valor de uma transação potencialmente fraudulenta e identificar desvios.

Análise de componentes principais (PCA): Reduzir a dimensionalidade dos dados para visualizar padrões e anomalias características de fraudes.

Redes neurais artificiais: Construir um modelo capaz de aprender padrões complexos nas transações e identificar aquelas com alto risco de fraude.

Análise de sentimento: Aplicar Regard Review on ML (R2ML) nos textos dos processos impetrados por cidadãos supostamente envolvidos em fraudes do IPTU, para identificar possíveis características sentimentais indicativas de fraudulência.

#Questão 1118916 - Banco de Dados, Data Mining, FCC, 2025, Prefeitura de São Paulo - SP, Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação

Suponha que a Prefeitura de São Paulo deseje implementar um sistema de análise de dados para prever demandas de transporte público e identificar padrões de deslocamento em diferentes horários e regiões. Os dados disponíveis incluem registros históricos de viagens, horários de pico, informações demográficas e localizações geográficas. Para prever o aumento na demanda em horários específicos e identificar agrupamentos de regiões com padrões semelhantes de uso, deve-se

utilizar um modelo de Regressão Logística para prever as demandas de transporte público e Redes Neurais Convulsionais (CNN) para identificar padrões de deslocamento em horários de pico.

aplicar Regressão Linear para prever a demanda futura com base em variáveis como horário e histórico de viagens e utilizar o algoritmo não supervisionado K-Means para identificar agrupamentos de regiões com padrões similares de uso.

treinar um modelo não supervisionado de Support Vector Machine (SVM) para prever a demanda em horários específicos e Redes Neurais Recorrentes (RNN) para identificar padrões de deslocamento ao longo do tempo.

usar Árvores de Decisão para prever demandas futuras é treinar um modelo supervisionado de clusterização hierárquica para identificar padrões de deslocamento em horários específicos, através de dendogramas.

aplicar Regressão Logística para prever a demanda futura com base em histórico de viagens e utilizar o método ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) para identificar agrupamentos de regiões para segmentação de dados geográficos.

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