1038234 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: SEFAZ-AP

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Auditor da Receita do Estadual
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Atualmente, Business Intelligence tem crescido em importância, particularmente porque insere em seu cenário os conceitos de DataWarehouse. Neste contexto, quando se fala de aplicações para negócio, lida-se com dois tipos distintos: aplicações que sustentam o negócio e aplicações que analisam o negócio.

As aplicações de apoio à tomada de decisão que analisam o negócio utilizam como fonte de dados os mesmos sistemas de controle, mas têm como preocupação principal a identificação de tendências.

Essas aplicações são conhecidas por:

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1033864 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-22

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Analista Judiciário - TI
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

No âmbito dos DWs, uma outra concepção do ODS (Staging Area) está sendo estabelecida por alguns autores. Trata-se de

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990338 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: ESAF
Orgão: MPO

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Analista de Planejamento - TI
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Data Mining

Mineração de Dados

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990337 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: ESAF
Orgão: MPO

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Analista de Planejamento - TI
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BI: Business IntelligenceConceitos e Fundamentos de BI

BI - Business Inteligence

A

é uma técnica de otimização da árvore de decisão.

B

é um método de formação avançada de gestores.

C

compreende ferramentas de análise de dados para otimizar os processos produtivos de uma empresa.

D

são técnicas, métodos e ferramentas para mineração de dados na área de negócios de uma empresa.

E

são técnicas, métodos e ferramentas de análise de dados para subsidiar processos de decisão de uma empresa

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969145 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: ESAF
Orgão: CVM

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Analista da CVM - TI/Sistemas e Desenvolvimento
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Data Mining

Mineração de Dados é

A

o processo de atualizar de maneira semi- automática grandes bancos de dados para encontrar versões úteis.

B

o processo de analisar de maneira semi- automática grandes bancos de dados para encontrar padrões úteis.

C

o processo de segmentar de maneira semi- automática bancos de dados qualitativos e corrigir padrões de especi?cação.

D

o programa que depura de maneira automática bancos de dados corporativos para mostrar padrões de análise.

E

o processo de automatizar a definição de bancos de dados de médio porte de maior utilidade para os usuários externos de rotinas de mineração.

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969143 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: ESAF
Orgão: CVM

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Analista da CVM - TI/Sistemas e Desenvolvimento
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Ferramentas de processamento analítico on-line (OLAP)

A

funcionam sobre dados multidimensionais, caracterizados por atributos de dimensão e atributos de medida.

B

funcionam sobre dados unidirecionais, caracterizados por atributos de medida e atributos de qualidade.

C

funcionam sobre dados multidimensionais, caracterizados por atributos de dispersão e atributos de mediação.

D

desconsideram dados multidimensionais.

E

transformam dados unidimensionais em dados analíticos, caracterizando dimensão e medidas por atributos equivalentes.

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945237 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRE-MT

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Técnico Judiciário - TI/Desenvolvimento de Sistemas
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BI: Business IntelligenceConceitos e Fundamentos de BI

Com relação aos conceitos de modelagem dimensional, assinale a opção correta.

A

Na abordagem utilizada por Kimball, todos os dados de uma empresa são reunidos em um repositório central, caracterizado por um projeto dimensional, e que pode ser consultado diretamente.

B

A abordagem de Inmon consolida todas as informações de uma empresa em um repositório central chamado data warehouse corporativo. Essa abordagem é caracterizada por um projeto na terceira forma normal, no qual os dados são consultados diretamente por aplicativos de data warehouse.

C

Na abordagem de Kimball, os data marts são adaptados às necessidades e pontos de vista de um grupo de negócios específico, suportando a modelagem dimensional, e são consultados por aplicativos de data warehouse.

D

A abordagem de data marts autônomos tem foco empresarial e atende às necessidades dentro de uma área de assunto. Seu desenvolvimento necessita explorar o uso de elementos de dados comuns em toda a empresa.

E

Se, em um sistema transacional usando-se um esquema estrela, um cliente, identificado por Codigo_do_cliente 1010, modificar o seu endereço da empresa sede, então, para fins analíticos, não será possível acompanhar a história de endereços desse cliente, pois, nessa abordagem, depende-se de Codigo_do_cliente para identificar uma linha exclusiva na dimensão cliente, de tal forma que não é possível armazenar várias versões do cliente.

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919172 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRE-AM

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Analista Judiciário - TI
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Em termos de arquitetura OLAP, suas ferramentas podem ser implementadas de diversas formas, classificadas em cinco tipos. Um deles é o ROLAP, que

A

é uma simulação da tecnologia OLAP feita em banco de dados relacionais que, por utilizar a estrutura relacional, possui a vantagem de não restringir o volume de armazenamento de dados.

B

apresenta como uma de suas limitações a possibilidade dos dados serem esparsos ocorrendo a chamada explosão de armazenamento de dados, ou seja, um imenso banco de dados multidimensional contendo poucos dados armazenados.

C

consegue combinar a capacidade e a escalabilidade das outras ferramentas OLAP com o desempenho superior dos bancos de dados relacionais.

D

apresenta como vantagem a redução da sobrecarga no servidor de banco de dados uma vez que todo o processamento OLAP acontece na máquina cliente.

E

diferentemente das outras ferramentas utiliza a Web, facilitando assim, a distribuição da ferramenta, o acesso remoto dos dados a serem analisados e a utilização da aplicação independente de plataforma.

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829519 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANEEL

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Analista Administrativo - Área 3
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BI: Business IntelligenceModelagem Multidimensional

Em um mundo globalizado, as empresas precisam saber

mais sobre seus clientes, mercados, tecnologias e processos e obter

essas informações antes dos concorrentes. Para quem precisa tomar

decisões, ter informações em mãos é uma poderosa ferramenta. Em

vista disso, as empresas começaram a extrair dados dos seus

sistemas operacionais e a armazená-los, separados dos dados

operacionais.

M. R Fortulan e E.V. Gonçalves Filho. Uma proposta de aplicação de business intelligence no chão-de-fábrica. In: Gest. Prod., São Carlos, v. 12, n.º 1, Abril/2005 (com adaptações).

A respeito dos sistemas de suporte à decisão, técnicas de
modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais,
julgue os próximos itens.

As medições métricas do negócio, armazenadas nas tabelas de fatos, podem ser aditivas, não aditivas ou semiaditivas.

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829518 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANEEL

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Analista Administrativo - Área 3
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BI: Business IntelligenceModelagem Multidimensional

Em um mundo globalizado, as empresas precisam saber

mais sobre seus clientes, mercados, tecnologias e processos e obter

essas informações antes dos concorrentes. Para quem precisa tomar

decisões, ter informações em mãos é uma poderosa ferramenta. Em

vista disso, as empresas começaram a extrair dados dos seus

sistemas operacionais e a armazená-los, separados dos dados

operacionais.

M. R Fortulan e E.V. Gonçalves Filho. Uma proposta de aplicação de business intelligence no chão-de-fábrica. In: Gest. Prod., São Carlos, v. 12, n.º 1, Abril/2005 (com adaptações).

A respeito dos sistemas de suporte à decisão, técnicas de
modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais,
julgue os próximos itens.

Ao se utilizar statistics trees para codificar os fatos sobre os dados que são necessários para responder às consultas no cubo de dados, é necessário o uso direto de arrays multidimensionais.