Uma tabela de fatos descreve as entidades de um negócio e apresenta uma ou mais colunas-chave que funcionam como um identificador único exclusivo, bem como colunas descritivas adicionais.

A estrutura de governança de dados, modelo que lança as bases da estratégia e do compliance, deve incluir a estrutura organizacional, que contém os parâmetros para a medição do sucesso e a execução da estratégia do setor em que for aplicada.

Enquanto o business intelligence usa os dados para entender o que aconteceu e seu motivo, o business analytics usa os dados para prever novos cenários de mercado nas diferentes áreas estratégicas da empresa.

A governança de dados exige a capacidade de acompanhar o ritmo dos aspectos de segurança, privacidade, propriedade e qualidade de Big Data: as práticas de governança devem ser atualizadas conforme mudem o volume, a variedade (formato e fonte) e a velocidade dos dados.

Os relatórios de métricas de gestão, o dashboard e o balanced scorecard são as três categorias principais de relatórios empresariais utilizados para fins gerenciais.

Acerca do tratamento e da qualidade dos dados, julgue os itens que se seguem.

A linguagem de programação Python é bastante utilizada no tratamento de dados devido à sua flexibilidade e vasta coleção de bibliotecas, permitindo a realização de manipulações complexas nos dados, a criação de modelos estatísticos e a automação de tarefas, além de suportar a integração com diferentes fontes de dados.

Julgue os itens a seguir, relativos a dados e bancos de dados.

É possível a análise de dados estruturados e não estruturados armazenados no banco de dados, apesar de o formato dos dados não estruturados ser mais diversificado e complexo que o dos dados estruturados.

Julgue os itens a seguir, relativos a dados e bancos de dados.

Os metadados provêm uma descrição concisa dos dados e desempenham um papel na gestão dos dados; a partir dos metadados, as informações são processadas, atualizadas e consultadas.

No contexto de Ciência de Dados, faça a associação correta das quatro utilizações listadas a seguir.

1. Análise descritiva

2. Análise diagnóstica

3. Análise preditiva

4. Análise prescritiva

( ) Usa dados históricos para fazer previsões precisas sobre padrões de dados que podem ocorrer no futuro. Em suas técnicas, os computadores são treinados para fazer engenharia reversa de conexões de causalidade nos dados.

( ) Analisa as potenciais implicações de diferentes escolhas e recomenda o melhor plano de ação fazendo uso de análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais e mecanismos de recomendação de machine learning.

( ) Analisa os dados para obter insights sobre o que aconteceu ou o que está acontecendo no ambiente de dados. Ela é caracterizada por visualizações de dados, como gráficos de pizza, gráficos de barras, gráficos de linhas, tabelas ou narrativas geradas.

( ) É uma análise aprofundada ou detalhada de dados para entender por que algo aconteceu. Ela é caracterizada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações.

Assinale a opção que indica a associação correta, na ordem apresentada.