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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões

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Banca

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ID 51194 Informática Básica Business Intelligence FCC 2020

Atualmente, diversos dados são coletados pelos sistemas digitais de empresas na internet para constituir Big Data com conteúdo sobre os resultados alcançados por seus produtos e serviços, prestígio da imagem da organização e seus representantes. Porém, parte desses dados pode ser falsa ou manipulada por internautas. O tratamento dos dados, a fim de qualificá-los antes de disponibilizá-los para a tomada de decisão na empresa, segundo o conceito das cinco dimensões V de avaliação de um Big Data , se refere

A ao valor.

B à variedade.

C à veracidade.

D à velocidade.

E ao volume.

ID 141610 Informática Básica Business Intelligence FCC 2019

Além dos indicadores reativos que, uma vez implantados, automaticamente detectam as ocorrências com base nos indicadores mapeados, existem também os controles proativos, que requerem que os gestores os promovam periodicamente. Uma das técnicas que os gestores podem usar requer que sejam selecionadas, exploradas e modeladas grandes quantidades de dados para revelar padrões, tendências e relações que podem ajudar a identificar casos de fraude e corrupção. Relações ocultas entre pessoas, entidades e eventos são identificadas e as relações suspeitas podem ser encaminhadas para apuração específica. As anomalias apontadas por esse tipo de técnica não necessariamente indicam a ocorrência de fraude e corrupção, mas eventos singulares que merecem avaliação individualizada para a exclusão da possibilidade de fraude e corrupção e, no caso da não exclusão, uma investigação .
(Adaptado de: TCU - Tribunal de Contas da União )

O texto se refere à técnica de

A data mart.

B data warehousing.

C big data.

D OLAP.

E data mining.

ID 130371 Informática Básica Business Intelligence CEBRASPE 2019

O data warehouse diferencia-se dos bancos de dados transacionais porque

A trabalha com dados atuais, mas não com dados históricos.

B faz uso intenso de operações diárias e de processamento de transações continuamente.

C possui milhares de usuários de diferentes níveis hierárquicos dentro da organização.

D tem dimensionalidade genérica e níveis de agregação ilimitados.

E utiliza ferramentas de prospecção e consulta de dados baseadas em OLTP (on-line transaction processing).

ID 130370 Informática Básica Business Intelligence CEBRASPE 2019

A respeito do BI (business intelligence), assinale a opção correta.

A O BI consiste na transformação metódica e consciente das informações exclusivamente prestadas pelos tomadores de decisão em novas formas de conhecimento, para evolução dos negócios e dos resultados organizacionais.

B ETL é o processo de análise de dados previsto pela arquitetura de BI.

C As técnicas do BI objetivam definir regras para a formatação adequada dos dados, com vista a sua transformação em depósitos estruturados de informações, sem considerar a sua origem.

D O repositório de dados analíticos de BI é representado pelas diversas bases de dados relacionais e por repositórios de dados que utilizem modelagens relacionais.

E A camada de apresentação de uma arquitetura de BI é aquela em que as informações são organizadas e centralizadas.

ID 144805 Informática Básica Business Intelligence FCC 2018

Para extrair dados de fontes de dados heterogêneas que irão alimentar um Data Warehouse de forma homogênea e concisa, servindo de base para gerar relatórios e gráficos para apoiar as decisões da gerência da organização, deve-se utilizar um processo conhecido como

A OLAP.

B Data Mart.

C ETL.

D OLTP.

E Data Mining.

ID 144804 Informática Básica Business Intelligence FCC 2018

Uma organização que lida com um grande volume de dados estruturados e não estruturados objetiva organizar esses dados para encontrar insights necessários para o negócio usando técnicas de aprendizagem de máquina. Terá maiores chances de sucesso para atingir seus objetivos investindo na área de

A Data Science.

B Business Intelligence.

C Big Data.

D Governança de Dados.

E Qualidade de Dados.

ID 144797 Informática Básica Business Intelligence FCC 2018

Sobre o processo de ETL, aplicado a data warehouse, é correto afirmar que

A a fase de extração de dados consiste em obter os dados do servidor do data warehouse.

B a fase de transformação consiste em realizar modificações nos dados carregados, adequando seus valores ao modelo definido para o data warehouse.

C as fases de extração e carga de dados são realizadas de forma simultânea.

D a fase de carga de dados visa eliminar valores nulos contidos nos bancos de dados transacionais da empresa.

E a fase de carga de dados consiste em inserir os dados transformados nos bancos de dados transacionais da empresa.

ID 144764 Informática Básica Business Intelligence FCC 2018

Dentre os algoritmos utilizados em data mining, há um algoritmo que visa o estabelecimento de categorias, a partir do conjunto de dados, bem como a distribuição dos dados nas categorias estabelecidas. Essa descrição corresponde aos algoritmos de

A classificação.

B sumarização.

C visualização.

D evolução.

E detecção de desvios.

ID 144725 Informática Básica Business Intelligence FCC 2018

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.

ID 144713 Informática Básica Business Intelligence FCC 2018

Considere, por hipótese, que um incêndio danificou um servidor da Prefeitura e um Auditor foi acionado para restaurar um backup completo do que havia em uma fita em um novo servidor. Apesar de o Auditor ter levado cerca de 30 minutos para restaurar os dados do backup, o total de tempo entre a notificação da interrupção dos serviços dependentes dos dados do servidor danificado, a recuperação total dos dados e a restauração dos serviços foi de aproximadamente 50 minutos, dentro do tempo tolerável previsto no Plano de Recuperação de Desastres associado ao Plano de Continuidade de Negócio. Este limite de tempo é conhecido como

A Recovery Time Point (RTP).

B Business Process Recovery Objective (BPRO).

C Recovery Point Objective (RPO).

D Business Recovery Time (BRT).

E Recovery Time Objective (RTO).