Uma secretaria de fazenda estadual está implementando uma plataforma de Big Data para otimizar o cruzamento de notas fiscais eletrônicas (NF-e). Diante da sensibilidade dos dados e da necessidade de conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e o sigilo fiscal, a alta gestão formalizou um papel estratégico. O agente que realiza esse papel atua como o elo entre a TI e o negócio, sendo responsável por assegurar a fidedignidade dos metadados de negócio, definir e monitorar os critérios de qualidade dos dados para auditorias e garantir que as políticas de acesso e uso ético sejam aplicadas em sua unidade de competência.
De acordo com os frameworks de governança de dados (como o DAMA-DMBOK), o papel a que se refere a situação hipotética precedente é desempenhado pelo

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4068432 Ano: 2026
Disciplina: TI - Gestão e Governança de TI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEFAZ-RN

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual
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Gestão da Informação

O framework CRISP-DM organiza o ciclo de vida de um projeto de análise de dados em seis fases interconectadas e iterativas. A respeito da dinâmica funcional entre essas fases, assinale a opção tecnicamente correta.

A

A fase de modelagem precede cronologicamente a fase de entendimento de dados, uma vez que a escolha prévia do algoritmo de aprendizado de máquina é o que define quais fontes de dados deverão ser coletadas.

B

A etapa de avaliação (evaluation) restringe-se à mensuração de métricas estatísticas e de performance técnica do modelo (como acurácia ou erro), sendo o marco final de encerramento do projeto, sem possibilidade de retorno às fases anteriores.

C

O fluxo do CRISP-DM é estritamente linear, assegurando que eventuais inconsistências na fase de entendimento de dados (data understanding) sejam mitigadas por meio de ajustes automáticos durante a implantação (deployment).

D

A fase de entendimento do negócio (business understanding) deve ser encerrada de forma definitiva e imutável antes do início da exploração de dados, a fim de garantir a integridade do escopo do projeto.

E

A fase de preparação de dados (data preparation) é, frequentemente, a que consome maior esforço cronológico no ciclo e mantém uma relação de interdependência cíclica com a fase de modelagem (modeling), visto que os requisitos específicos de um algoritmo podem demandar novas transformações ou seleções de atributos.

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4068431 Ano: 2026
Disciplina: TI - Gestão e Governança de TI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEFAZ-RN

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual
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Gestão da Informação

No desenvolvimento de soluções para problemas complexos fundamentados em evidências, é imperativo distinguir as competências e os objetivos de cada domínio. A respeito da relação técnica entre Big Data, ciência de dados (data science) e análise de dados (data analytics), assinale a opção correta.

A

A análise de dados constitui uma etapa conceitual e puramente teórica que antecede a ciência de dados, prescindindo do uso de ferramentas computacionais ou de técnicas de matemática aplicada para sua execução.

B

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são áreas adjacentes, porém independentes da ciência de dados, não havendo intersecção metodológica entre a modelagem de algoritmos preditivos e o processo de extração de conhecimento.

C

O objetivo final da ciência de dados restringe-se à validação técnica de fluxos de dados (pipelines), sendo a compreensão do problema de negócio e o mapeamento de valor etapas exclusivas da engenharia de dados e do Big Data.

D

A ciência de dados caracteriza-se primordialmente pelo estudo e pela implementação de infraestruturas físicas para transmissão de dados, ao passo que o Big Data tem foco estrito na modelagem algorítmica e inferência estatística.

E

O Big Data provê o ecossistema tecnológico e as ferramentas para lidar com a coleta, o armazenamento e o processamento distribuído de dados em larga escala (volume, velocidade e variedade), enquanto a ciência de dados utiliza esse suporte para aplicar métodos científicos e matemáticos que permitam a extração de conhecimento e de padrões úteis à tomada de decisão.

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4068430 Ano: 2026
Disciplina: TI - Gestão e Governança de TI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEFAZ-RN

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual
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Governança de TI

Com base nos fundamentos da governança de dados, assinale a opção tecnicamente correta.

A

A definição de princípios éticos para o uso de dados é uma preocupação restrita a modelos de aprendizado de máquina, não integrando o escopo fundamental ou as áreas de conhecimento de um programa de governança de dados.

B

A função primordial da governança de dados é a execução de atividades operacionais e técnicas, como processos de carga (ETL) e armazenamento, enquanto os comitês de governança atuam meramente como instâncias consultivas sem poder deliberativo.

C

Os gestores de dados (data stewards) devem ser, preferencialmente, especialistas externos à organização, atuando de forma independente das áreas de negócio produtoras da informação para assegurar a neutralidade técnica e a padronização

D

A governança de dados estabelece o tratamento dos dados como ativos organizacionais, exigindo responsabilidade formal (accountability), definição clara de papéis e procedimentos de controle análogos aos aplicados a ativos físicos e financeiros, garantindo-se o alinhamento com os objetivos estratégicos do negócio.

E

A governança de dados é um programa de natureza estritamente tecnológica, sob o qual a área de tecnologia da informação (TI) centraliza as decisões sobre o significado e o uso dos dados, cabendo às unidades de negócio apenas o consumo das informações.

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4068429 Ano: 2026
Disciplina: TI - Gestão e Governança de TI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEFAZ-RN

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual
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De acordo com as diretrizes do DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge), assinale a opção correta acerca de conceitos de governança e gestão de dados.

A

A governança de dados deve ser aplicada exclusivamente aos ambientes analíticos (data lakes), sendo prescindível nos sistemas transacionais, dado que estes operam sob regras de integridade referencial nativas dos bancos de dados relacionais.

B

A governança de dados foca primordialmente na administração da infraestrutura física (servidores e redes), sendo uma atribuição operacional exclusiva do departamento de tecnologia da informação (TI).

C

A qualidade de dados é tratada como uma disciplina multidimensional cujas dimensões (como acurácia, completude, consistência, tempestividade e unicidade) devem ser definidas e medidas com base nos requisitos e na criticidade do negócio.

D

Em modelos de governança robustos, o papel do data steward (curador de dados) torna-se desnecessário, uma vez que as ferramentas de catálogo de dados automatizam as decisões sobre o ciclo de vida da informação.

E

Os metadados dividem-se em técnicos, de negócio e operacionais, abrangendo desde a estrutura de tabelas até regras de negócio, linhagem de dados (lineage) e definições de responsabilidade.

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4068422 Ano: 2026
Disciplina: TI - Gestão e Governança de TI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEFAZ-RN

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual
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Governança de TI

No âmbito das competências fundamentais da alfabetização de dados (data literacy), a habilidade de avaliar de forma criteriosa a fidedignidade das fontes, a integridade metodológica e a neutralidade dos dados, a fim de identificar distorções ou interpretações equivocadas antes da tomada de decisão, é definida tecnicamente como

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4067752 Ano: 2026
Disciplina: TI - Gestão e Governança de TI
Banca: Verbena
Orgão: UFSCAR

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Analista de TI
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Governança de TI

O princípio que determina que a prática de FinOps deve ser habilitada de forma centralizada recomenda que

A

a tomada de decisão sobre a relação custo-efetividade da arquitetura quanto ao uso de recursos de nuvem deve ser realizada de forma centralizada para melhor explorar as oportunidades de otimização e permitir que as equipes de engenharia se concentrem nas soluções de aplicação.

B

a otimização de descontos oriundos do uso comprometido de recursos de nuvem deve ser gerenciada de forma centralizada para melhor aproveitar economias de escala e permitir que as equipes de engenharia mantenham o foco no uso otimizado dos recursos.

C

os relatórios de gastos com serviços de nuvem sejam restritos à administração central, que pode definir e guiar os ajustes necessários, evitando sobrecarregar as equipes operacionais e de engenharia, as quais podem se concentrar nos aspectos de DevOps.

D

o orçamento de cada equipe de DevOps seja definido de forma centralizada, incluindo a atribuição de rubricas de recursos financeiros para gasto com tecnologias específicas, com o objetivo de otimizar globalmente o uso dos recursos na nuvem.