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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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2 questões encontradas

ID 21052 Tecnologia da Informação Data Literacy Cebraspe 2025

No desenvolvimento de estratégias de alfabetização de dados (data literacy), a distinção entre métricas de adoção e métricas de valor é crucial. Assinale a opção em que são corretamente apresentados o nome e a descrição de uma métrica de impacto e valor de negócio que é focada especificamente nos resultados derivados da competência analítica dos colaboradores.

A automação de output: total de planilhas manuais migradas para fluxos de dados automatizados

B volume de consumo de ativos: quantidade de logins ou visualizações em painéis de indicadores

C agilidade decisória baseada em dados: redução do lead time entre a identificação de um problema de negócio e a implementação de uma solução fundamentada em evidências

D taxa de ocupação de TI: tempo dedicado pela equipe técnica à limpeza de dados para usuários finais

E índice de conclusão de treinamento: percentual de colaboradores certificados em ferramentas de BI

ID 21051 Tecnologia da Informação Data Literacy Cebraspe 2025

No âmbito das competências fundamentais da alfabetização de dados (data literacy), a habilidade de avaliar de forma criteriosa a fidedignidade das fontes, a integridade metodológica e a neutralidade dos dados, a fim de identificar distorções ou interpretações equivocadas antes da tomada de decisão, é definida tecnicamente como

A leitura e questionamento crítico.

B análise e exploração de dados.

C governança e ética de dados.

D raciocínio estatístico.

E fluência em dados (data fluency).