Elabore um checklist detalhado para criação de um data lake, com o objetivo de armazenar grandes volumes de dados de diferentes fontes em um formato flexível e escalável. Detalhes: a) Definição dos objetivos do data lake e dos dados a serem armazenados b) Escolha da arquitetura e das tecnologias mais adequadas, como Hadoop, Spark e AWS S3 c) Implementação de um sistema de ingestão de dados eficiente e confiável d) Criação de um catálogo de dados para facilitar a descoberta e o acesso aos dados e) Definição de políticas de segurança e de governança dos dados.

Crie um guia completo de otimização de queries SQL, com o objetivo de melhorar o desempenho das consultas e reduzir o tempo de resposta. Detalhes: a) Utilização de índices para acelerar a busca por dados b) Otimização das junções entre tabelas, evitando loops e consultas desnecessárias c) Utilização de funções e de operadores eficientes d) Análise do plano de execução da query para identificar gargalos e) Reescrita da query para utilizar técnicas de otimização.

Elabore um checklist detalhado para implementação de um data lake, com o objetivo de centralizar, de armazenar e de processar grandes volumes de dados de diferentes fontes, formatos e velocidades. Detalhes: a) Definição dos objetivos de negócio e dos casos de uso do data lake b) Escolha das tecnologias de armazenamento, de processamento e de análise de dados mais adequadas, como Hadoop, Spark, Hive e Presto c) Criação de um esquema de metadados que facilite a descoberta e a interpretação dos dados d) Implementação de políticas de segurança, de privacidade e de governança dos dados e) Monitoramento do desempenho, da disponibilidade e da escalabilidade do data lake.

Crie um guia completo de otimização de consultas SQL, com o objetivo de auxiliar os desenvolvedores e os analistas de dados a escreverem consultas que sejam rápidas, eficientes e que utilizem os recursos do banco de dados de forma inteligente. Detalhes: a) Análise do plano de execução da consulta, identificando os gargalos e as oportunidades de melhoria b) Utilização de índices para acelerar a busca pelos dados c) Evitar o uso de funções e de operadores que prejudiquem o desempenho, como LIKE, DISTINCT e ORDER BY d) Reescrever a consulta, utilizando técnicas como subconsultas, joins, views e stored procedures e) Testar a consulta com diferentes volumes de dados e verificar o seu tempo de resposta.

Elabore um checklist detalhado para implementação de um data warehouse (DWH), com o objetivo de integrar, de organizar e de analisar os dados de diferentes fontes, para apoiar a tomada de decisões estratégicas. Detalhes: a) Definição dos objetivos de negócio e das necessidades de informação dos usuários b) Escolha das fontes de dados, dos modelos de dados e das ferramentas de ETL (extração, transformação e carga) mais adequadas c) Criação de um esquema de dados dimensional, que facilite a análise e a consulta dos dados d) Implementação de políticas de qualidade, de segurança e de governança dos dados e) Monitoramento do desempenho, da disponibilidade e da escalabilidade do data warehouse.

Crie um guia completo de modelagem de dados para data warehouses, com o objetivo de auxiliar os engenheiros a representarem a estrutura, o relacionamento e as regras dos dados de um data warehouse, utilizando modelos dimensionais, como o esquema estrela, o esquema floco de neve e o esquema constelação de fatos. Detalhes: a) Apresentação dos conceitos básicos de modelagem dimensional, como fatos, dimensões, medidas e atributos b) Explicação de como identificar os fatos, as dimensões e as medidas relevantes para o negócio c) Demonstração de como construir diagramas dimensionais, utilizando diferentes notações, como Kimball, Inmon e Data Vault d) Tradução do diagrama dimensional para um modelo lógico, definindo os tipos de dados, as restrições e as regras de integridade e) Implementação do modelo lógico em um modelo físico, escolhendo o sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) mais adequado e otimizando o desempenho.