616096 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: TCE-PA

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Analista de Controle Externo - TI/Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Sobre ETL (Extract, Transform and Load),é correto afirmar que

A

a extração e carga são opcionais no processo, porém a transformação é obrigatória.

B

é o processo para tratamento dos dados de uma ou mais bases de dados de origem, para uma ou mais bases de dados de destino.

C

concentra a menor parte do esforço exigido no desenvolvimento de um Data Warehouse.

D

não necessariamente os dados necessitam ficar homogêneos para serem carregados no Data Warehouse, pois uma das funções deste último é resolver os conflitos que não foram resolvidos pela ETL.

E

na fase de transformação dos dados não devem ser corrigidos erros de digitação ou descoberta de violações de integridade, por exemplo, para os dados serem mantidos como os originais.

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616087 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: TCE-PA

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Analista de Controle Externo - TI/Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceConceitos e Fundamentos de BI

Segundo o Gartner Group, é correto afirmar que um BI (Business Intelligence) é

A

uma política de informação que especifica regras para compartilhar, disseminar, adquirir, padronizar, classificar e inventariar informações.

B

um banco de dados que armazena os dados históricos de interesse de toda a empresa para a tomada de decisão, é também conhecido como Data Warehouse.

C

a descrição de habilidades das organizações para acessar dados e explorar informações, analisando e desenvolvendo percepções e entendimentos a seu respeito.

D

uma tecnologia de software que visa fornecer informações empresariais por meio de uma base de dados.

E

um conjunto de indicadores de desempenho, conhecidos como KPI, com a finalidade de medir qualquer etapa de um processo ou resultado.

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616083 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: TCE-PA

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Analista de Controle Externo - TI/Análise de Sistemas
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Para se transformar os dados conforme regras de negócio visando carregá-lo em um Data Warehouse, por exemplo, algumas fontes de dados
podem requerer muita manipulação. Sendo assim, podem ser necessários um ou mais de um tipo de transformação, onde três deles são:

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616080 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: TCE-PA

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Analista de Controle Externo - TI/Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Sobre OLAP (On-Line-Analytical Processing), é correto afirmar que

A

seus cubos que armazenam valores qualitativos ou dimensões.

B

as dimensões são identificadas por duas ou mais categorias descritivas denominadas medidas.

C

uma dimensão pode ser qualquer visão do negócio que faça sentido para sua análise, como produto, departamento ou tempo.

D

é permitida a análise multidimensional de dados, de forma que os usuários vejam os mesmos dados sob múltiplas perspectivas.

E

dentro de cada dimensão do modelo OLAP os dados não devem ser organizados em uma hierarquia para não distorcer as análises.

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616078 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: TCE-PA

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Analista de Controle Externo - TI/Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

As técnicas de drill down e drill up em ferramentas OLAP têm, respectivamente, a função de

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545331 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FADESP
Orgão: MPE-PA

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Analista de TI - Banco de Dados
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Data Mining

Considerando as etapas e tarefas de Mineração de Dados, é correto afirmar que

A

a Mineração é a etapa essencial do processo; ela consiste na aplicação de técnicas inteligentes, a fim de se extrair os padrões de interesse do usuário. Para que essa etapa ocorra, é necessário que os dados estejam preparados através de etapas, tais como limpeza, seleção e transformação dos dados.

B

as etapas de Pós-processamento e visualização dos Resultados ocorrem quando a técnica de Análise de Outliers é a escolhida para analisar os dados.

C

Redes Neurais podem ser usadas na tarefa de classificação. Nesse caso, o algoritmo de classificação terá como entrada um banco de dados de treinamento e retornará como saída uma rede neural que contém uma árvore de decisão a ser analisada.

D

na tarefa de análise de Agrupamentos (ou análise de clusters), são trabalhados dados que já foram classificados. Por isso, a tarefa consiste em identificar agrupamentos com regras de associação embutidas.

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545330 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FADESP
Orgão: MPE-PA

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Analista de TI - Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Considere a afirmação abaixo.

“Sistema que, através de diferentes transações e processos, realiza uma cópia das informações registadas nos sistemas informáticos das organizações, organizando-os em diferentes níveis ou camadas de dados organizados e preparados para facilitar consultas, relatórios e análises.”

A afirmação trata de conceitos de Business Intelligence e caracteriza especificamente o

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545329 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FADESP
Orgão: MPE-PA

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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

A melhor definição para OLAP (On-line Analytical Processing) é:

A

a capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas.

B

o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, a fim de detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis.

C

uma arquitetura de software que facilita o fluxo e o processamento de informações entre todas as atividades e setores de uma empresa.

D

uma técnica de otimização que utiliza árvore de decisão.

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545314 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FADESP
Orgão: MPE-PA

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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Um Data Warehouse constitui-se numa base de dados

A

de suporte à decisão que é mantida integrada à base operacional da organização.

B

que necessita de controle de concorrência e técnicas de recuperação de dados para atender aos requisitos de suporte à decisão.

C

que utiliza ferramentas OLAP (do inglês, Online Analytical Processing) capazes de navegar pelos dados, e que possuem uma estrutura adequada tanto para a realização de pesquisas como para a apresentação de informações.

D

preparada para passar por algoritmos de mineração de dados.