Inteligência no Negócio - Atividade Objetiva 4 - 1 de 1

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15/02/2022 16:42 Teste: Atividade Objetiva 4
https://famonline.instructure.com/courses/20505/quizzes/91296/take 1/7
Atividade Objetiva 4
Iniciado: 15 fev em 14:54
Instruções do teste
Importante:
Caso você esteja realizando a atividade através do aplicativo "Canvas Student", é necessário que
você clique em "FAZER O QUESTIONÁRIO", no final da página.
0,2 ptsPergunta 1
Observe o esquema e leia o texto a seguir sobre otimização do OLAP (Online
Analytical Processing):
 
Fonte: TEOREY, T. Um plano de otimização do OLAP. In: Projeto e modelagem
de banco de dados. TEOREY. T. (Org.). Rio de Janeiro: Elsevier. 2014. p. 213.
O plano de otimização do OLAP ilustra que os Dados de amostra se movem da
Tabela de fatos para a Estimativa de tamanho da visão. A Seleção da visão faz
uma Solicitação de estimativa do tamanho da visão para cada visão que ele
considera para materialização. A Estimativa de tamanho da visão consulta os
Dados de amostra, examina-os e modela a distribuição. A distribuição observada
na amostra é usada para estimar o número esperado de linhas na visão para o
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I, II e IV.
conjunto de dados completo. A Estimativa de tamanho da visão é passada para
Seleção da visão, que usa as estimativas para avaliar os benefícios relativos de
materializar as diversas visões em consideração. A Seleção da visão utiliza as
visões selecionadas estrategicamente para materialização com o objetivo de
minimizar os custos totais da consulta. A Manutenção da visão monta as visões
originais a partir dos Dados iniciais da Tabela de fatos, e mantém as visões à
medida que os Dados incrementais chegam das Atualizações. Manutenção da
visão retorna as estatísticas sobre Custos da visão para a Seleção da visão,
permitindo que as visões dispendiosas sejam descartadas dinamicamente. A
Manutenção das visões fornece as visões atuais para que sejam usadas pela
Otimização de consulta. A Otimização de consulta precisa considerar quais das
visões atuais podem ser utilizadas para responder de modo mais eficiente as
Consultas dos Usuários, dando Respostas rápidas aos Usuários. O Uso da visão
alimenta a Seleção da visão, permitindo que o sistema se adapte dinamicamente
às mudanças nas cargas de trabalho de consulta.
Fonte: TEOREY, T. Business intelligence. In: Projeto e modelagem de banco de
dados. TEOREY. T. (Org.). Rio de Janeiro: Elsevier. 2014. p. 214.
 Entende-se “visão” como resultado de uma busca de dados armazenados no
Data warehouse. A partir das diversas visões que surgem, é necessário criar
mecanismos para realizar a seleção dessas visões para se tornarem informações
úteis e rápidas para requisições do Usuário. O OLAP realiza essa triagem para
apoiar nas melhores ações
Considerando as informações apresentadas, analise as afirmativas a seguir:
I. O Uso da visão retorna para a Seleção da visão, como demonstra o esquema,
para que a Seleção da visão seja realimentada pelas informações desse uso,
causando vício da Seleção.
II. Percebe-se os anseios e necessidades dos Usuários a partir das consultas
que ele realiza, a partir disso, o OLAP otimiza essa consulta e envia a
resposta rápida mais satisfatória.
III. Na etapa Manutenção da visão, há a inclusão de Dados iniciais, os Dados
incrementais – que são as atualizações – e as Visões selecionadas
estrategicamente.
IV. O esquema demonstra a sofisticação do OLAP, em que processa os dados
aglutinados em “visões” em diversas etapas, em que as “visões” são
selecionadas, atualizadas, utilizadas e otimizadas.
Estão corretas apenas as afirmativas:
 
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I e II.
I, II e III.
III e IV.
II, III, e IV.
0,2 ptsPergunta 2
I, II e III.
II e III, apenas.
II, apenas.
I e III, apenas.
I, apenas.
Leia o texto a seguir:
O banco de dados de certa forma é uma coleção de informações distribuídas em
diferentes tabelas para formar uma base de conhecimento. Ao utilizar das regras
de associação na mineração de dados, temos por objetivo minimizar o volume de
informações tentando deixá-las mais ricas de dados que priorizem a regra de
negócio traçada no início do processo.
Considerando as informações apresentadas, analise as afirmações a seguir:
I. Regras de associação na mineração de dados consiste em implicações
advindas de conjuntos de itens de diferentes bases de dados que se integram
à regra definida no início do processo.
II. A associação de bases de conhecimentos distintas pode auxiliar a geração de
regras que podem ser úteis em determinado momento.
III. Os itens do conjunto não possuem interligação entre si, o que dificulta a
associação desses dados na estruturação da informação.
É correto o que se afirma em:
0,2 ptsPergunta 3
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As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta
da I.
As asserções I e II são proposições falsas.
A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
Leia o trecho a seguir:
Cientistas de dados são uma nova geração de especialistas analíticos que têm as
habilidades técnicas para resolver problemas complexos – e a curiosidade de
explorar quais são os problemas que precisam ser resolvidos. Eles também são
um sinal dos tempos modernos.
Fonte: Cientista de dados – por onde começar em 8 Passos. Data Science
Academy. Data Science academy. 22/03/2018. Disponível aqui
(http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-
passos/) . Acesso em: 27 de julho de 2020.
Considerando o texto e as principais características exigidas de um cientista de
dados, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Cientistas de dados pensam os dados de maneira analítica. Extraindo
conhecimento a partir de informações, eles ajudam a identificar os dados
apropriados e contribuem com a definição de estratégias adequadas para
sustentar a vasta gama de atividades de data science.
 PORQUE
II. As informações estão disponíveis em eventos externos, como tendências de
mercado. A carência de dados provocou o aumento do interesse por métodos
para extrair informações e conhecimento a partir de dados, exigindo, portanto, o
domínio da ciência de dados.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
0,2 ptsPergunta 4
Leia o texto a seguir:
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
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Informação tática.
Informação intermediária.
Informação personalizada.
Informação institucional.
Informação operacional.
Estrutura hierárquica
A hierarquia é fundamental para que os usuários compreendam em qual nível
eles estão dentro da sua aplicação e como o conteúdo das telas ou páginas se
relacionam uns com os outros.
Em um aplicativo hipotético de troca de mensagens, podemos ter a tela principal,
em que o usuário escolhe entre “Contatos”, “Conversas” e “Configurações”.
Dentro dessas opções, há outras subopções e assim sucessivamente.
Para representar esse arranjo, é recomendável elaborar um diagrama nos moldes
da estrutura organizacional de uma empresa — um organograma.
Lembrando que esse documento pode receber outros nomes, como mapa do site
ou arquitetura do site quando se refere ao relacionamento entre páginas web.
Fonte: XAVIER, T. O que é arquitetura da informação? Entenda esse conceito
e suas aplicações. Rockcontent. 13/04/2018. Disponível aqui
(https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/). Acesso em: 27 de julho
de 2020.
As empresas precisam estruturar documentos e informações para os níveis
pertinentes, para que toda tomada de decisão contenha o maior número de
informações precisas, e, consequentemente, conhecimento.
Considerando a estrutura de divisão de Moresi da arquitetura de informação, do
que é chamada a informação destinada ao nível estratégico de uma organização?
0,2 ptsPergunta 5
Para as questões 3 e 4, leia a situação a seguir baseada na árvore de decisão
abaixo:
 
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
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Observando a árvore de decisão, a empresa deveria ter escolhido o carro de R$19.000,
 
Fonte: árvore de decisão sobre a compra de um carro. In: Mineração de dados
com árvores de decisão. Devmedia. Disponível aqui
(https://www.devmedia.com.br/mineracao-de-dados-com-arvores-de-decisao/31397) .
Acesso em: 27 de julho de 2020. Adaptado.
Uma pequena empresa de instalação de internet precisa comprar um carro para
que os instaladores de rede se locomovam rapidamente de local em local para
realizar os serviços de instalação. A empresa, para essa decisão, dispõe de R$
27.000 para fazer essa compra. A empresa fez uma longa pesquisa para procurar
as melhores opções disponíveis, e encontrou as seguintes:
 - Carro novo, do ano atual, no valor de R$ 24.000, com baixo consumo, sem
opcionais.
 - Carro seminovo, do ano anterior, no valor de R$ 21.000, com moderado
consumo, sem opcionais.
 - Carro novo, do ano atual, no valor de R$ 19.000, com consumo moderado, com
opcionais.
 - Carro seminovo, de dois anos atrás, no valor de R$ 16.000, consumo
moderado, com opcionais.
Depois de verificar a árvore de decisão criada e as opções de carros, decidiu pelo
carro novo de consumo baixo de R$ 24.000.
Considerando as informações apresentadas, assinale a opção correta:
https://www.devmedia.com.br/mineracao-de-dados-com-arvores-de-decisao/31397
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Salvo em 16:42 
pois ele é do ano atual como o de R$ 24.000 e é R$ 5.000 mais barato, o que demonstra
um caso de modelo Comportamental.
A partir do modelo Comportamental, a empresa escolheu a opção que lhe parece mais
aceitável, pois considerou o quanto economizou para a compra do carro.
O modelo Racional foi bem empregado nesse caso, pois a empresa considerou a opção
minimamente aceitável da situação.
A árvore de decisões criada pela empresa a levou a escolher o carro mais caro, o que
demonstra que a empresa analisou os dados da árvore superficialmente, ignorando
outros fatores.
A empresa, antes de tomar qualquer decisão, pesquisou diversas informações sobre as
opções disponíveis para tomar a melhor decisão que cabe à empresa, por isso
verificamos um caso de modelo Racional.
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