3228405 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: Ibest
Orgão: CREFITO-15

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BI: Business Intelligence

Assinale a alternativa que apresenta a descrição correta do Power BI.

A

Representa um software para criar aplicativos e soluções web interativas e dinâmicas usando linguagens de programação.

B

Uma plataforma que permite aos usuários coletar, transformar, visualizar e compartilhar dados para obter insights de negócios significativos.

C

Uma ferramenta que se limita a realizar análises estatísticas avançadas em conjuntos de dados complexos.

D

Refere-se a um ambiente de desenvolvimento para criar aplicativos móveis.

E

Uma plataforma para planejar, executar e controlar projetos em diferentes áreas, como TI, engenharia e construção.

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3226204 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: Consulplan
Orgão: Câm. Belo Horizonte-MG

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Analista de TI - Infraestrutura
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Data warehousing é normalmente integrado com ferramentas de análise de dados. Sobre o Processamento Analítico On-line (OLAP) no contexto de data warehousing, assinale a afirmativa que define corretamente OLAP.

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3221111 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Câm. Fortaleza-CE

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Analista Legislativo - Informática
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BI: Business IntelligenceConceitos e Fundamentos de BI

A principal função de um Data Warehouse é

A

criptografar dados sensíveis de negócios para garantir a segurança da informação.

B

integrar e armazenar grandes volumes de dados de diversas fontes de forma organizada para suportar a tomada de decisão.

C

processar transações online em tempo real para e-commerce e aplicações web.

D

analisar e prever tendências futuras de mercado utilizando algoritmos de inteligência artificial.

E

facilitar operações de negócios do dia a dia, como transações financeiras e registros de clientes.

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3219925 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IDCAP
Orgão: Câm. Santa Leopoldina-ES

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Técnico de Informática
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BI: Business Intelligence

Assinale a alternativa que apresenta corretamente o conceito de processamento de dados?

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3219761 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM

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Analista da CVM - TI/Ciência de Dados
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ProgramaçãoPythonNumPy

Durante a preparação de dados para análise, alterar a quantidade de dimensões e/ou elementos de cada dimensão de um dado do tipo Array é uma operação importante na manipulação de dados. Observe o seguinte trecho de código escrito na linguagem de programação Python:

import numpy as np 

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) 
newarr = arr.reshape(2, 3, 2) 
print(newarr)

O resultado da execução do código apresentado é:

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3219759 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM

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Analista da CVM - TI/Ciência de Dados
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Big DataData Lakes

As demandas de dados pelos analistas e cientistas de dados da CVM estão aumentando a cada dia. Para atendê-las com agilidade, é necessário obter dados de diversas fontes heterogêneas no seu formato original para posterior seleção e processamento sob demanda.

Para armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, deve-se implementar um(a):

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3219757 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM

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Analista da CVM - TI/Ciência de Dados
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

O ambiente analítico da CVM armazena dados no formato multidimensional, implementa um cubo de dados e disponibiliza uma ferramenta OLAP para apoiar os analistas no desempenho de suas funções. Diante da grande quantidade de dados disponíveis, eles precisam reduzir o seu domínio de análise.

Para isso, a operação OLAP, que extrai um subcubo da seleção de duas ou mais dimensões de um cubo de dados, é a:

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3219756 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM

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Analista da CVM - TI/Ciência de Dados
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

As transações financeiras da CVM são realizadas sobre ativos nacionais, utilizando a moeda real (R$), e ativos internacionais, utilizando a moeda dólar americano (US$).

Para implementar um Data Mart Financeiro da CVM, permitindo análises dos ativos nas duas moedas, deve-se:

A

criar um par de colunas para cada moeda na Tabela Fato, uma contendo o valor da moeda utilizada na transação e outra contendo o valor da moeda convertida. Criar uma Dimensão relacionada contendo a moeda utilizada na transação;

B

criar uma Minidimensão contendo duas colunas, uma com o valor da transação em real e a outra coluna com o valor em dólar. Correlacionar cada registro da Minidimensão com o respectivo valor da Tabela Fato;

C

normalizar a Dimensão que contém as moedas utilizadas em transações financeiras criando um snowflake apenas para as moedas real e dólar americano. Na Tabela Fato, criar um registro para cada transação relacionando-o com o respectivo registro da Dimensão normalizada;

D

criar uma Dimensão Auditoria para armazenar a descrição da moeda utilizada na transação armazenada na Tabela Fato, a qual deve armazenar o valor convertido;

E

entrevistar o gestor financeiro para levantar a regra de negócio da conversão de câmbio. Criar a tabela Dimensão correspondente e implementar a regra de negócio em um pacote de Extração, Transformação e Carga (ETL) para carregar o valor convertido a cada nova transação.

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3219755 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM

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Analista da CVM - TI/Ciência de Dados
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BI: Business IntelligenceConceitos e Fundamentos de BI

Para apoiar análises sobre os fundadores de empresas ao longo do tempo, elaborou-se, inicialmente, o seguinte modelo multidimensional de dados, no qual a tabela FATO FUNDAÇÃO EMPRESAS se relaciona com múltiplos valores da tabela DIMENSÃO FUNDADOR.

Enunciado 3219755-1

No caso apresentado, a implementação de uma dimensão multivalorada deve ser realizada por meio da aplicação da técnica de modelagem multidimensional:

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3219754 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM

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Analista da CVM - TI/Ciência de Dados
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

O analista Gabriel fez um levantamento das bases de dados existentes na CVM e percebeu que havia Data Marts distintos, criados para atender a requisitos analíticos específicos de cada Superintendência, como: Relações Institucionais, Auditoria e Registro de Valores Imobiliários. Cada Data Mart foi construído de forma independente, o que dificultava análises integradas para relacionar dados das diferentes Superintendências. Gabriel observou que havia várias dimensões em comum nos Data Marts. Para permitir análises integradas padronizando e compartilhando as dimensões em comum dos Data Marts da CVM, Gabriel implementou um(a):