Prova AP2 INTELIGENCIA EMPRESARIAL

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A gestão do conhecimento, proveniente do termo em inglês “Knowledge Management” (KM), é o
processo que compreende diversas etapas . É um meio regular de gestão do conhecimento, a
fim de atender necessidades dos clientes, explorar novas oportunidades e melhorar o
desempenho organizacional. As etapas neste processo incluem como o conhecimento é
capturado, avaliado, limpo, armazenado, fornecido e usado. Envolve a criação e a utilização do
conhecimento organizacional coletivo disponível.
Podemos caracterizar estas etapas como 4 fases sequenciais:
Aquisição, Armazenamento, Distribuição e
Uso.
Armazenamento, Aquisição, Distribuição e
Uso.
Armazenamento, Distribuição, Aquisição e
Uso.
Aquisição, Distribuição, Uso e
Armazenamento.
Aquisição, Distribuição, Armazenamento e
Uso.
Qual tecnologia é empregada para explorar grandes conjuntos de dados a fim de encontrar
padrões consistentes ou regras sistemáticas que ajudem na tomada de decisões, como em
marketing de segmentação e detecção de fraudes?
Cloud
Data Mining
Criptomoedas
Blockchain
Big
Data.
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I descreve a coleta de dados brutos sobre interações de usuários, que são 
meramente observacionais e representam o ponto inicial do processo de BI, sem 
qualquer análise adicional.
II ilustra a transformação desses dados em informação útil através da análise 
estatística, onde os dados brutos são interpretados e modelados para revelar 
tendências e padrões que podem ser usados para fazer previsões.
III exemplifica a aplicação desse conhecimento na tomada de decisão estratégica, 
onde a informação analisada é usada para gerar conhecimento prático que impacta 
diretamente as operações e estratégias da empresa, como o ajuste de orçamentos de 
marketing baseado em análises de retorno sobre investimento.
No contexto de Business Intelligence (BI), a transformação de dados em informação e depois em
conhecimento é crucial para impulsionar a inovação e a eficiência organizacional. Vamos
examinar como esse processo se desdobra na prática por meio das seguintes situações:
I - Uma equipe de marketing digital coleta dados de interações de usuários em uma plataforma
de redes sociais, incluindo cliques, visualizações de página e tempo gasto em anúncios.
II - Com base nos dados coletados, um analista de dados cria um modelo estatístico para prever
quais tipos de anúncios têm maior probabilidade de converter, baseando-se em características
demográficas e comportamentais dos usuários.
III - Utilizando o modelo e as previsões do analista, a equipe de gestão decide ajustar o
orçamento de marketing, focando mais recursos em campanhas que mostraram maior retorno
sobre investimento conforme análise.
As situações acima são exemplos de:
 I - Dados, II - Informação, III - Conhecimento.
I - Dados, II - Conhecimento, III - Informação.
I - Conhecimento, II - Informação, III - Dados.
I - Informação, II - Conhecimento, III - Dados.
I - Informação, II - Dados, III - Conhecimento.
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A inteligência empresarial ou inteligência de negócios, conhecida por sua sigla e em
inglês BI (Business Intelligence), se refere ao processo de suporte aos negócios através
da coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações. É
um processo orientado por tecnologias que analisam dados e entregam informações
que auxiliam aos representantes da organização a tomar decisões de para seus
negócios. Sobre ela julgue as assertivas abaixo:
 
I - O BI é composto de um conjunto de tecnologia, e não de apenas uma. Como exemplo
podemos citar o Data Mining (Mineração de Dados), Data Warehouse e OLAP na composição
de um sistema de BI;
 
II - O BI é um processo que devido sua complexidade só se enquadra e se aplica em grandes
empresa, pois, o seu nível de complexidade exige alta demanda de investimentos e uma
estrutura organizacional preparada;
 
III - O BI possui uma ampla variedade de recursos para apoio a sua execução, como ferramentas,
aplicações e metodologias que dão a organização a possibilidade de coletar dados de fontes
internas e externas, a fim de utilizá-los para o processo de tomada de decisão da empresa.
 
Sobre as assertivas acima podemos julgar que:
Apenas I e II estão
corretas.
Apenas II e III estão corretas.
Apenas I e III estão
corretas.
Apenas a I está
corretas.
Todas estão
corretas.
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A Inteligência empresarial trabalha com diversos conceitos e componentes, análise a
descrição abaixo:
De forma resumida, este conceito se refere a um local centralizado na organização que
armazena os dados de todos os sistemas em um único local. Esses dados são organizados de
maneira a promover e facilitar a organização, padronização e consultas, tornando o processo de
tomada de decisão sustentado por dados e informações.
 
Esta definição se refere a conceitos de:
Data
WareHouse.
Data
Sources.
Data Mart.
Big
Data.
Data Mining.
Existem diversas definições para os tipos serviços de nuvem, as três mais comuns são:
 
Os ______________________ disponibilizam o uso de aplicativos executados na infraestrutura
do fornecedor do serviço de nuvem. Já os serviços de nuvem do tipo
_____________________, oferecem uma plataforma de aplicação como serviço e por fim os
_________________________ fornece recursos de hardware como CPU(processamento),
espaço em disco ou componentes de rede como um serviço.
 
Sobre os tipos de nuvem que se referem sequencialmente aos conceitos acima:
Saas, PaaS e
IaaS.
PaaS, SaaS e
IaaS.
IaaS, Paas,
SaaS.
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 Combina Big Data, IA, e Data Mining para proporcionar uma análise compreensiva e 
preditiva em diversas operações de negócio.
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Saas, IaaS e
PaaS.
PaaS, IaaS e
SaaS.
Em um cenário empresarial, quais tecnologias seriam essenciais para analisar o
comportamento do consumidor, otimizar operações logísticas e realizar previsões de
mercado, integrando dados de diversas fontes para uma análise robusta?
Data Mining, Criptomoedas,
Blockchain.
Inteligência Artificial, Criptomoedas, Data Mining.
Data Mining, Blockchain,
Cloud
Big Data, Inteligência Artificial, Data
Mining.
Blockchain, Data Mining, Big
Data.
Qual tecnologia permite que sistemas façam previsões, tomem decisões e aprendam a partir de
dados sem intervenção humana, sendo utilizada em aplicações como assistentes virtuais e
sistemas de recomendação?
Blockchain.
Cloud
Criptomoedas.
Big
Data.
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I (Volume): Esta situação reflete 'Volume', uma vez que envolve a análise de um vasto 
conjunto de dados gerados por usuários de uma rede social, incluindo bilhões de 
interações, para entender comportamentos e tendências, essencial para o 
direcionamento eficaz de campanhas publicitárias.
Inteligência Artificial.
Avalie os seguintes cenários reais onde os princípios dos 5V's do Big Data são aplicados,
focando nas características distintas do Big Data. Identifique quais dos 5V's cada uma destas
situações exemplifica:
I - Uma rede social analisa bilhões de postagens,curtidas e comentários para entender as
tendências atuais e o comportamento do usuário, possibilitando um direcionamento mais eficaz
de anúncios.
II - Um banco utiliza dados históricos e atuais para oferecer produtos personalizados aos
clientes, agregando valor significativo aos seus serviços e aumentando a fidelidade dos clientes.
III - Uma organização de saúde pública monitora e analisa continuamente os dados de pacientes
para detectar possíveis surtos de doenças em tempo real, garantindo uma resposta rápida e
efetiva.
As características do Big Data exemplificadas por essas situações são, respectivamente:
Volume, Valor e
Veracidade.
Volume, Valor e
Velocidade.
Variedade, Valor e
Veracidade.
Valor, Volume e
Velocidade.
Velocidade, Variedade e
Volume.
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II (Valor): Representa o 'Valor', pois o banco está utilizando análise de Big Data não 
apenas para processar transações, mas para agregar valor ao oferecer produtos 
personalizados que aumentam a satisfação e a retenção de clientes, demonstrando 
como os dados podem ser transformados em vantagens competitivas tangíveis.
III (Velocidade): Ilustra 'Velocidade', destacando a importância da análise rápida e em 
tempo real de dados de saúde para identificar e responder a emergências de saúde 
pública, garantindo que as ações sejam tomadas rapidamente para prevenir ou mitigar 
surtos.
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Você é um analista de dados em uma empresa que está implementando um Data Warehouse
para melhorar a tomada de decisões. Você precisa entender os componentes essenciais desse
ambiente. Qual é o papel da tabela de fatos em um Data Warehouse?
Armazenar informações descritivas sobre entidades
comerciais
Resumir dados para análise em
relatórios
Definir regras de agregação para valores
medidos
Associar registros de fatos a atributos
descritivos.
Registrar dados brutos de todas as
fontes
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