MBA em Gestão Comercial e Inteligência de Mercado

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2/27/22, 12:28 PM Avaliação da Disciplina
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GABARITO | Avaliação da Disciplina (Cod.:645387)
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Prova 42930484
Qtd. de Questões 20
Nota 9,50
Os meios digitais consistem em um grande potencial para geração e análise dos dados. Nos dias de
hoje as empresas têm investido nesses meios para compreender melhor como seus clientes atuam
nestas redes.
 
Em relação à análise digital é correto afirmar que:
A
 Possui uma diversidade de APIs para acesso e exploração dos dados digitais. São dados como:
origens do tráfego, sites mais visitados, registros de compras em um site de vendas e assim por
diante. Apesar de todo o potencial, a complexidade e o custo para extrair esses dados impedem o
amplo uso desses recursos digitais.
B
 Conhecida hoje como “Web Analytics” e compreende todas as páginas de um website. A análise
de dados nos websites é feita observando as diferentes métricas de ferramentas como Google
Analytics para avaliar o comportamento virtual do usuário dentro da página.
C
 Está relacionada a um conjunto de métricas e indicadores para avaliar o comportamento digital
de um usuário, como cliques de mouse, posts nas redes sociais, tempo de sessão e assim por
diante. Por ser uma área recente, ainda não possui ferramentas com recursos suficientes para
análise de grande volume de dados.
D
 Antigamente restringia-se apenas ao termo “web”, mas nos dias de hoje o termo digital expande
a todos os dispositivos capazes de conectar a web. A base dessas análises está relacionada a
indicadores ou métricas específicas, como: taxa de rejeição, usuários ativos por hora,
informações demográficas, etc. 
A inovação radical é um produto, processo ou serviço que apresenta características de desempenho
sem precedentes.
Sabendo disso, assinale a alternativa que apresenta uma definição correta de inovação radical: 
A Trata-se da melhoria de sistemas existentes, tornando-os mais baratos, melhores e mais rápidos.
B Trata-se da modificação, aperfeiçoamento, simplificação, consolidação e melhoria de sistemas
existentes.
C Trata-se da implementação de um produto, serviço, sistema de gestão ou método de produção,
que até então não existia no mercado.
D
Trata-se da implementação de melhorias em um produto, serviço, sistema de gestão ou método
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A+ Alterar modo de visualização
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D de produção existentes.
Os métodos tradicionais de agrupamento (clustering) podem ser implementados por uma diversidade
de algoritmos. Relacione a classe de algoritmos com os métodos, associando os itens, conforme o
código abaixo:
 
I – Algoritmos DIANA, ROCK.
 
II – Algoritmos DBSCAN, OPTICS.
 
III – Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM)
 
IV – Algoritmos K-Means, CLARANS.
 
V – Algoritmos STING, WAVECLUSTER.
 
( ) Métodos hierárquicos.
 
( ) Métodos baseados em grid.
 
( ) Métodos de particionamento.
 
( ) Métodos baseados em modelos.
 
( ) Métodos baseados em densidade.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
A II – V – III – IV – I. 
B III – IV – II – I – V.
C
I IV V II III
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 I – IV – V – II – III. 
D I – V – IV – III – II. 
O HDFS é um sistema de arquivos do Hadoop que permite armazenar grandes volumes de dados e
possui uma arquitetura que apresenta alguns componentes importantes.
 
Dentre os componentes principais da arquitetura do HDFS, assinale a alternativa CORRETA.
A
 O HDFS é formado pelo NameNode e DataNode. O primeiro é considerado vital, pois gerencia
todos os dados que chegam ao sistema e notifica aos escravos (Data Node) em caso de falha.
Estes apenas executam as tarefas solicitadas.
B
 O HDFS é formado pelo JobTracker e o TaskTrack. O primeiro está relacionado ao
armazenamento e processamento dos dados diretamente no cluster “pai”, enquanto que o segundo
apenas obedece às instruções do pai e o notifica quando for o caso. 
C
 O HDFS é formado pelo JobTracker e o TaskTrack. O primeiro é responsável por agendar e
gerenciar as tarefas de armazenamento, enquanto que o segundo realiza as atividades diretamente
nas máquinas destino. 
D
 O HDFS é formado pelo NameNode e DataNode. O primeiro é considerado mestre porque
controla todas as atividades relacionadas ao armazenamento físico dos dados em cada nó,
enquanto o segundo processa os dados e comunica ao mestre. 
A clusterização é uma técnica de aprendizagem não supervisionada que visa classificar um conjunto
de dados semelhantes em um mesmo grupo.
 
No que se refere à clusterização é CORRETO afirmar que: 
A Composto por várias medidas de distância, entre estas a distância Euclidiana que, devido à sua
popularidade, pode se aplicar a praticamente todas as classes de problemas.
B É empregada em situações onde não há conhecimento prévio de uma classe. A classificação é
feita mediante agrupamento através de alguma medida de distância. 
C É útil para classificar um grupo de objetos com classes já definidas, por exemplo, prever a
média de vendas de casas em uma determinada região. 
D Dados que fazem parte do mesmo grupo apresentam um grau de similaridade ou
dissimilaridade elevado. 
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A demanda por profissionais de análise de dados ampliou o escopo de exigências destes profissionais.
As empresas estão interessadas em profissionais capacitados e que tenham habilidades em trabalhar
com dados. Tendo isso em mente, quais são as principais habilidades requeridas para um profissional
de dados?
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A
 Capacidade para manipulação de dados, conhecimentos em estatística e aprendizado de máquina,
habilidades com ferramentas e/ou linguagens de programação e capacidade para transmitir
resultados.
B
 Forte capacidade analítica, amplo conhecimento em ferramentas de visualização de dados e
frameworks de Big Data como Apache Spark e PowerBI e domínio de bancos de dados não
relacionais.
C
 Domínio de técnicas de aprendizagem de máquina, amplo conhecimento em matemática,
experiência com todos os tipos de dados ou banco de dados (extração e manipulação) e amplo
conhecimento do negócio.
D Raciocínio lógico apurado, capacidade para extrair insights de dados não estruturados,
experiência prévia em aprendizagem de máquina e pouco conhecimento do conceito de Big Data.
Em épocas passadas as empresas conviviam com certas limitações, em termos de tecnologia, para que
pudessem analisar seus dados.
Por outro lado, nos dias atuais, as tecnologias possibilitaram e estimularam a produção de conteúdo.
Tendo isso em mente, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
 
( ) As empresas precisam lidar com o alto volume e variedade de dados digitais propondo soluções
automáticas de análise a fim de se manterem competitivas.
( ) As empresas orientadas a dados têm à disposição uma massiva quantidade de dados, porém, em
muitos casos não sabem como gerenciá-los.
( ) A elevada produção de conteúdo implica em um problema de sobrecarga de informação,
evidenciando as limitações da ação humana para lidar com isso.
 
Assinale a alternativa correta:
A F – V – V.
B V – F – F.
C V – V – V.
D V – F – V.
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As limitações advindas de técnicas tradicionais de análise em cluster motivaram o surgimento de
propostas, especialmente para melhoria de desempenho. Dentre essas propostas surgiram as novas
técnicas de clusterização.
 
Tendo isso em mente, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) As técnicas de Single Machine Clustering (SMC) representaram uma das primeiras iniciativas para
análise de dados de grande volume.
( ) As técnicas de Multi Machine Clustering (MMC) processam e analisam grandes conjuntos de
dados de forma paralela e dessa forma são mais eficientes que técnicas de SMC.
( ) Embora as técnicas de MMC sejam mais eficientes que abordagenstradicionais, a complexidade
do seu uso é um fator determinante para apostar em técnicas de SCM.
 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A V – V – F. 
B V – V – V
C F – V – V.
D V – F – F.
Benchmarking é o processo contínuo de comparação de produtos, serviços e práticas empresariais
similares que são executadas eficientemente em determinada organização.
Sabendo disso, assinale a alternativa que traduz corretamente as fases do processo Benchmarking: 
A Pensar, sentir, ouvir, ver, falar e fazer.
B Entender, observar, definir, idealizar, prototipar e testar.
C Observar, planejar, entender, definir, pensar, ouvir, falar, testar, idealizar, sentir e coletar/analisar
informações externas.
D Planejamento, coleta/análise interna de informações, coleta/análise externa de informações,
melhoria do desempenho e melhoria contínua.
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Inovar significa buscar resultados por meio de novas estratégias, novas ideias e novas ações,
gerenciando estas de forma sistemática e contínua.
 
SCHERER, F. O.; CARLOMAGNO S. M. A gestão da inovação na prática: como aplicar conceitos
para alancar a inovação. São Paulo: Atlas, 2009 (adaptado).
 
Assinale a alternativa que corresponde ao conceito expresso no enunciado: 
A Business Model Canvas.
B Gestão da inovação.
C Gerenciamento de processos.
D Modelos de negócios inovadores.
Em métodos hierárquicos tradicionais a complexidade no espaço O(n²) e no tempo O(n³) é algo que
limita o poder de ação dos algoritmos. E, em muitos casos, algumas circunstâncias tornam o processo
de análise extremamente oneroso ou mesmo inviável. Essa limitação tem sido evidenciada por alguns
fatores, quais destes é possível destacar?
 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A O crescente número de ferramentas voltadas para Big Data que substituem as formas de análise
tradicionais.
B A exigência cada vez mais recorrente de aplicações voltadas para detecção de eventos
anômalos.
C O volume intenso e variado de dados que estão sendo gerados e requeridos para análise. 
D O modelo de gestão de dados que impôs o uso de algoritmos distribuídos para ganhos de
performance.
As técnicas de Multi Machine Clustering surgiram para otimizar e melhorar a escalabilidade e o
desempenho das análises em cluster para atender às demandas do Big Data. Em relação às técnicas de
Multi Machine Clustering, o que é possível afirmar?
 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
É
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A É constituída pelas técnicas de clusterização paralela e baseada em MapReduce que tornam o
processo de paralelização menos complexo para o desenvolvedor.
B São mais velozes que as abordagens tradicionais de agrupamento, no entanto, a alta
complexidade de implementação inviabiliza projetos de análises mais amplos. 
C É composta pela clusterização paralela e pela clusterização baseada em MapReduce. A segunda,
inclusive, torna o processo de paralelização mais transparente para o desenvolvedor. 
D Apresentam como grande característica o alto poder de processamento com implementação de
baixa complexidade e algoritmos como PAM, DBSCAN e PIRBICH. 
O Apache Spark oferece não somente a capacidade de processamento, como também a possibilidade
de realizar análises mais avançadas através de um conjunto de bibliotecas. Considerando isso, associe
os itens, conforme o código abaixo:
 
I – Spark SQL.
II – Spark Streaming.
III – Spark MLlib.
IV – Spark GraphX.
 
( ) Contém um conjunto de algoritmos otimizados de Machine Learning projetados para trabalharem
em paralelo.
( ) Projetadas para processar estruturas em rede de forma otimizada e com elevada eficiência.
( ) É possível realizar consultas e processar dados estruturados em ambiente Big Data de forma ágil.
( ) Útil para manipular e processar dados de tempo real, analisando microbacths de dados de tempos
em tempos.
 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A II – III – IV – I. 
B IV – III – I – II.
C III – II – I – IV.
D III – IV – I – II. 
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“O processo de Big Data Analytics é utilizado nos negócios para descobrir padrões. Encontrar as
tendências de mercado e acompanhar o comportamento do consumidor ajuda os negócios em suas
decisões estratégicas e de marketing”.
Disponível em: < https://marketingconteudo.com/big-data-analytics/ >
 
Em relação ao processo de Big Data, o que é possível afirmar?
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A É interativa e constituída de etapas similares à análise tradicional, com a diferença de que pode
manipular grandes conjuntos de dados em nuvem.
B É interativo e constituído pelas etapas de extração, ingestão, transformação, limpeza, análise de
dados e visualização de dados. 
C É considerado iterativo de baixa complexidade se comparado à análise de dados tradicional,
com etapas bem definidas e dependentes entre si.
D É interativo devido às etapas de todo o processo serem independentes umas das outras, além de
apresentar escopo bem reduzido, simplificando a análise. 
Apesar do grande crescimento, o Big Data é um conceito amplo que se refere à forma como lidamos
com a grande quantidade de dados disponível para uso. Além disso, a empresa precisa construir uma
infraestrutura para lidar com uma infinidade de fontes e processá-las em um tempo razoável.
 
Diante disso, em qual cenário uma empresa pode estar diante de um Big Data? A partir das
alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A Quando a análise de dados tradicional não estiver mais trazendo real valor para a organização, o
que poderia indicar a possibilidade de trazer inovação com novas formas de analisar os dados.
B
 Em circunstâncias onde o volume de dados da organização aumente significativamente,
tornando-se necessário comprar novos servidores, o que poderia elevar os custos com
armazenamento. 
C Em situações onde a infraestrutura de dados da empresa apresenta elevada taxa de latência e/ou
inviabilidade para análises de dados de grande volume e em diferentes formatos e estruturas.
D Quando o conjunto de dados ultrapassar a casa dos 1PB e a empresa precise lidar com dados
estruturados, semiestruturados e/ou não estruturados.
Empresas de muitos ramos têm investido em tecnologias e análise de dados para expandirem seus
negócios. Em geral, que circunstâncias-chave tem incentivado empresas a investirem parte de seus
recursos em análise de dados?
 
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A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
 
A Automatização de processos, incentivos fiscais e mão de obra barata. 
B Melhoria dos processos de negócio, aumento de competitividade e o valor que pode ser obtido. 
C Algoritmos cada vez mais inteligentes, redução de mão de obra e incremento tecnológico.
D Mensurar retorno de investimentos, incentivos governamentais e garantia de lucro.
O radar da inovação permite avaliar o grau de maturidade inovadora das empresas, uma vez que
considera a inovação um elemento fundamental no âmbito competitivo.
Dito isso, assinale a alternativa que apresenta as treze dimensões que compõem a metodologia do
radar da inovação: 
A Incremento, radical, parcial, gestão, comércio, serviços, financeiro, processos, marca,
colaboradores, sistemas, certificações e patentes.
B Oferta, plataforma, marca, clientes, soluções, relacionamento, agregação de valor, processos,
organização, cadeia de fornecimento, presença, rede e ambiente inovador.
C Organização, gestão, cadeia de fornecedores, planilha, rede de investimentos, estratégia, design,
marca, serviços, tecnologia, conhecimento, diferencial e qualidade.
D Venda, oferta, financeiro, clientes, alternativas, dimensão, radical, parcial, rede, processos,
produtos, serviços e incremento.
As fontes de dados podem ser externas - quando se referem a fontes em que a organização não tem
total controle – ou internas,quando a organização possui total controle. Ambas são úteis para análise
em Big Data, visto que podem fornecer uma visão mais ampla de como o negócio está posicionado
no mercado. Sobre a estrutura dos dados contidos nas fontes, é possível classificar em: dados
estruturados, semiestruturados e não estruturados.
 
Com base nisso, associe os itens I,II e III com as descrições correspondentes abaixo:
I – Dados estruturados.
II – Dados semiestruturados.
III – Dados não estruturados.
( ) São dados que apresentam uma estrutura flexível e autodescritiva.
( ) São dados que apresentam uma estrutura bem definida com tamanho fixo.
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( ) São dados que não apresentam uma estrutura e são descritos em linguagem natural.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA dos itens:
A I – II – III. 
B I – III – II. 
C II – I – III. 
D II – III – I.
Uma das soluções mais empregadas em Big Data para armazenamento, processamento e análise de
grandes volumes de dados é conhecida como Hadoop. É uma solução open-source da Apache que
possui diversas bibliotecas ou módulos.
 
Que características do Apache Hadoop são consideradas centrais, tanto para termos de
armazenamento como processamento? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A Armazenamento por meio de um sistema de arquivos simples, robusto e escalável que pode ser
gerenciado por uma única máquina além de processamento em GPU para ganho de performance. 
B Armazenamento por meio de um sistema de arquivos distribuído e processamento
computacional veloz e paralelo utilizando GPU para tornar o processo mais eficiente. 
C
 Armazenamento por meio de um sistema de arquivos próprio que armazena grandes volumes de
dados de forma distribuída e processamento distribuído por intermédio de um modelo simples e
eficiente de programação.
D
 Armazenamento por intermédio de um sistema de arquivos distribuído: NTFS para máquinas em
Windows e Ext4 para sistemas Linux, o processamento é feito pelo Hadoop MapReduce que
processa paralelamente os dados de forma eficiente.
As métricas de segmentação representam outra classe de medidas para análise de redes sociais.
 
Em relação a essas métricas, associe os itens, conforme o código abaixo:
 
I – Coeficiente de agrupamento.
 
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II – Coesão.
 
III – Clique.
 
( ) É uma medida que representa o grau de ligação existente entre dois vértices.
 
( ) É uma medida que indica a probabilidade de formação de clusters entre os vértices.
 
( ) Quando um determinado vértice está diretamente conectado a todos os outros vértices.
 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A III – II – I.
B I – II – III. 
C II – I – III. 
D II – III – I. 
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