As aplicações de Business Intelligence, nas últimas décadas, se utilizam de dados multidimensionais, armazenados em Data Warehouse, para gerar visões de negócios baseados em análises

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1004634 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: SEFAZ-SC

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual - Auditoria e Fiscalização
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Atenção: Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético:

Um Auditor da Receita Estadual pretende descobrir, após denúncia, elementos que possam caracterizar e fundamentar a possível existência de fraudes, tipificadas como sonegação tributária, que vêm ocorrendo sistematicamente na arrecadação do ICMS. A denúncia é que, frequentemente, caminhões das empresas Org1, Org2 e Org3 não são adequadamente fiscalizados nos postos de fronteiras. Inobservâncias de procedimentos podem ser avaliadas pelo curto período de permanência dos caminhões dessas empresas na operação de pesagem, em relação ao período médio registrado para demais caminhões.

Para caracterizar e fundamentar a existência de possíveis fraudes, o Auditor deverá coletar os registros diários dos postos por, pelo menos, 1 ano e elaborar demonstrativos para análises mensais, trimestrais e anuais.

O Auditor poderá fazer análises de pesagens diversas a partir de operações feitas sobre o cubo de dados multidimensional do Data Warehouse, por exemplo, trocar a ordem, ou aumentar ou diminuir a granularidade dos dados em análise, entre outras, como é o caso do uso da operação OLAP

A

drill down, que permite ao Auditor aumentar o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.

B

drill off, que permite ao Auditor mudar o foco dimensional de análise das informações de pesagens.

C

pivot, que permite ao Auditor pular um intervalo dimensional de análise das informações de pesagens.

D

drill accross, que permite ao Auditor mudar o escopo de análise das informações de pesagens, filtrando e rearranjando determinadas partes do cubo de dados.

E

roll out, que permite ao Auditor diminuir o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.

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1004632 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: SEFAZ-SC

Provas:

Auditor-Fiscal da Receita Estadual - Auditoria e Fiscalização
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Data Mining

Atenção: Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético:

Um Auditor da Receita Estadual pretende descobrir, após denúncia, elementos que possam caracterizar e fundamentar a possível existência de fraudes, tipificadas como sonegação tributária, que vêm ocorrendo sistematicamente na arrecadação do ICMS. A denúncia é que, frequentemente, caminhões das empresas Org1, Org2 e Org3 não são adequadamente fiscalizados nos postos de fronteiras. Inobservâncias de procedimentos podem ser avaliadas pelo curto período de permanência dos caminhões dessas empresas na operação de pesagem, em relação ao período médio registrado para demais caminhões.

Para caracterizar e fundamentar a existência de possíveis fraudes, o Auditor deverá coletar os registros diários dos postos por, pelo menos, 1 ano e elaborar demonstrativos para análises mensais, trimestrais e anuais.

A aplicação de técnicas de mineração de dados (data mining) pode ser de grande valia para o Auditor. No caso das pesagens, por exemplo, uma ação típica de mining, que é passível de ser tomada com o auxílio de instrumentos preditivos, é

A

quantificar as ocorrências de possíveis pesagens fraudulentas ocorridas durante todo o trimestre que antecede a data da análise, em alguns postos selecionados, mediante parâmetros comparativos preestabelecidos.

B

analisar o percentual de ocorrências das menores permanências de caminhões nos postos, no último ano, em relação ao movimento total.

C

relacionar os postos onde ocorreram, nos últimos seis meses, as menores permanências das empresas suspeitas e informar o escalão superior para a tomada de decisão.

D

realizar uma abordagem surpresa em determinado posto, com probabilidade significativa de constatar ocorrência fraudulenta.

E

reportar ao escalão superior as características gerais das pesagens e permanências de todos os caminhões, nos cinco maiores postos do Estado, no mês que antecede a data de análise.