Semana 3 - Indústria 4

Prévia do material em texto

Indústria 4.0 – SEMANA 3 
Pergunta 1 
1. Em estratégias de marketing digital, a análise de grandes volumes de dados é 
fundamental para entender o comportamento do consumidor. 
 
Nesse contexto, qual das alternativas abaixo representa uma aplicação prática da 
mineração de dados para otimizar campanhas e tomadas de decisão? Assinale a 
alternativa correta. 
 a. Reposicionamento de produtos frequentemente comprados juntos, com base em 
padrões de comportamento. 
 
b. Previsão de vendas baseada em dados históricos não é uma aplicação do data 
mining. 
 
c. Identificação de fraudes financeiras em transações comerciais. 
 
d. Redução de custos operacionais em linhas de produção. 
 
e. Gerenciamento manual do inventário de uma loja. 
 
 
Pergunta 2 
1. Uma instituição financeira deseja aprimorar seus processos de análise de dados para 
aumentar a eficiência operacional e reduzir riscos. Durante uma reunião com a equipe 
de tecnologia e compliance, o gerente pergunta como a mineração de dados pode ser 
aplicada para enfrentar desafios específicos do setor, como fraudes, análise de crédito 
e identificação de perfis de risco. A equipe precisa avaliar o benefício mais relevante 
dessa tecnologia no contexto financeiro. 
 
Assim sendo, como a mineração de dados pode auxiliar empresas a enfrentar desafios 
e otimizar suas operações? Assinale a alternativa correta. 
 a. Identificando possíveis fraudes financeiras ou perfis de risco. 
 
b. Automatizando o processo de auditoria de sistemas internos. 
 
c. Prevendo variações climáticas para o setor financeiro. 
 
d. Facilitando a comunicação com clientes. 
 
e. Melhorando a gestão de estoques de produtos. 
 
 
Pergunta 3 
1. Uma empresa varejista de grande porte está enfrentando dificuldades para identificar 
tendências de consumo em seus diferentes mercados regionais. O setor de tecnologia 
da informação propôs implementar ferramentas para apoiar a tomada de decisões 
estratégicas. Durante uma reunião, surgiram dúvidas sobre o uso de Big Data, Data 
Mining e Business Intelligence (BI). A equipe quer compreender melhor como essas 
abordagens se diferenciam e complementam no processo de análise de dados. 
 
No contexto de apoio à tomada de decisões empresariais, qual é a principal diferença 
entre Big Data, Data Mining e Business Intelligence? Indique a alternativa correta. 
 a. Business Intelligence é responsável pela coleta de dados estruturados em tempo 
real, Big Data foca apenas em dados históricos, e Data Mining explora dados para 
prever comportamentos futuros. 
 
b. Data Mining é responsável por transformar grandes volumes de dados em relatórios 
gráficos, enquanto Big Data e Business Intelligence são usados exclusivamente 
para armazenar informações. 
 
c. Big Data é focado no armazenamento e processamento de grandes volumes de 
dados, Data Mining refere-se à extração de padrões úteis a partir desses dados, 
enquanto Business Intelligence envolve o uso de ferramentas e relatórios para dar 
suporte à tomada de decisões. 
 
d. Big Data refere-se ao processo de analisar os dados existentes para descobrir 
padrões úteis, enquanto Data Mining é o armazenamento massivo de dados, e 
Business Intelligence corresponde à tecnologia usada para capturar os dados. 
 
e. Big Data é uma tecnologia que substitui Data Mining e Business Intelligence, 
tornando esses métodos obsoletos devido à sua capacidade de lidar com grandes 
volumes de dados em tempo real.