Prova Inteligência Empresarial

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A inteligência empresarial ou inteligência de negócios, conhecida por sua sigla e em inglês BI (Business Intelligence), se refere ao processo de suporte aos negócios através da coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações. É um processo orientado por tecnologias que analisam dados e entregam informações que auxiliam aos representantes da organização a tomar decisões de para seus negócios. Sobre ela julgue as assertivas abaixo:
I - O BI é composto de um conjunto de tecnologia, e não de apenas uma. Como exemplo podemos citar o Data Mining (Mineração de Dados), Data Warehouse e OLAP na composição de um sistema de BI;
II - O BI é um processo que devido sua complexidade só se enquadra e se aplica em grandes empresa, pois, o seu nível de complexidade exige alta demanda de investimentos e uma estrutura organizacional preparada;
III - O BI possui uma ampla variedade de recursos para apoio a sua execução, como ferramentas, aplicações e metodologias que dão a organização a possibilidade de coletar dados de fontes internas e externas, a fim de utilizá-los para o processo de tomada de decisão da empresa.
Sobre as assertivas acima podemos julgar que:
Apenas a I está corretas.
Apenas I e II estão corretas.
Apenas II e III estão corretas.
Apenas I e III estão corretas.
Todas estão corretas.
Análise a frase abaixo e a lacuna demonstrada:
Business intelligence (BI) é uma ampla categoria de programas de aplicação que inclui ____________________ .
Podemos concluir que a resposta que melhor se corresponde a frase acima é:
Apoio à decisão.
Mineração de dados.
OLAP.
ETL.
Todos os itens.
Se considerarmos a estrutura da Inteligência Empresarial (BI) em um modelo de arquitetura de acordo com seus componentes e funcionalidades, podemos caracterizar quatro camada que estão presente nessa estrutura.
Essas camadas possuem um fluxo de execução se pensarmos no processo com um ciclo contínuo, desde a coleta de dados , até a entrega de informações ao usuário.
Considerando as camadas e sua sequência em que elas ocorrem dentro deste fluxo, selecione a alternativa que melhor representa este contexto:
Data Warehouse, Data Sources, Análise (ferramentas analíticas) e Relatórios (acesso ao usuário).
Data Warehouse, Data Sources, Relatórios (acesso ao usuário) e  Análise (ferramentas analíticas) .
Data Sources, Data Warehouse,  Análise (ferramentas analíticas)  e Relatórios (acesso ao usuário).
Data Sources, Data Warehouse,  Relatórios (acesso ao usuário) e Análise (ferramentas analíticas).
 Análise (ferramentas analíticas) Data Sources, Relatórios (acesso ao usuário) e Data Warehouse.
OLAP é um conceito utilizado em banco de dados que foram otimizados para consultas e descrições, em vez de apenas processar transações. Já o Cubo OLAP é uma estrutura de dados que agrega as medidas pelos níveis e hierarquias de cada uma das dimensões que você deseja analisar. Os cubos combinam algumas dimensões, como tempo e geografia, com dados resumidos, como vendas ou números de estoque. 
Sobre os Itens do cubo considere.
I - é uma estrutura em árvore lógica que organiza os membros de uma dimensão, de modo que cada membro tenha um membro pai e nenhum ou mais membros filhos.
II - é um conjunto de uma ou mais hierarquias organizadas de níveis em um cubo que um usuário entende e beneficia como base para análise de dados.
III - é um item em uma hierarquia que compreende uma ou mais ocorrências de dados. Um membro pode ser único ou não exclusivo.
IV - é um conjunto de valores em um cubo que se baseia em uma coluna na tabela de detalhes do cubo e que geralmente são tipos numéricos. São os valores centralizados no cubo que são pré-processados, agregados e analisados.
Estamos falando respectivamente de quais itens do cubo?
I - Hierarquia, II - Dimensão, III - Medida e IV - Membro. 
I - Hierarquia, II - Dimensão, III - Membro e IV - Medida.
I - Dimensão, II - Hierarquia, III - Medida e IV - Membro.
I - Dimensão, II - Medida, III - Hierarquia e IV - Membro.  
 I - Hierarquia, II - Medida, III - Dimensão e IV - Membro. 
O Microsoft Power BI, ferramenta de da Microsoft para Business Intelligence, que é dividido em três categorias, Desktop, Serviços e Aplicativos. Sobre essas categorias analise as assertivas abaixo:
I - O Power BI Desktop é um aplicativo que pode ser instalado no computador local e que permite que você se conecte aos seus dados, transforme-os e visualize-os. 
II - O Power BI é uma coleção de serviços de software, aplicativos e conectores que trabalham em conjunto a fim de ajudá-lo a criar, compartilhar e consumir insights empresariais da maneira mais eficiente para você e para seus negócios. 
III - O Power BI oferece um conjunto de aplicativos móveis para dispositivos móveis com iOS, Android e Windows 10. Nos aplicativos móveis, você se conecta e interage com os dados locais e da nuvem.
Sobre as afirmações acima podemos julgar que:
Somente as alternativas I e II estão corretas.
Somente as alternativas II e III estão corretas.
Somente as alternativas I e III estão corretas.
Nenhuma está correta.
Todas estão corretas.
As ferramentas direcionadas ao Inteligência Empresarial (BI) são desenvolvidas pensando no processo e arquitetura que ela pode tem, para o devido suporte a as ações que devem ser realizadas.
Existem ferramentas que são pensada para o uso diretamente no BI, e algumas que possuem até funcionalidades de BI mas não foram concebidos para o mesmo.
Qual dessas ferramentas não é considerada uma ferramenta direcionada ao BI, apesar de possuir recursos para o mesmo?
IBM Cognos Analytics.
 Microsoft Power BI.
Google Data Studio.
Amazon (AWS) QuickSight.
Microsoft Excel.
Sobre ETL analise a frase abaixo:
As ferramentas chamadas de ETL (Extract, Transform e Load) foram desenvolvidas para auxiliar o processo de extração de dados dos diversos ___________________ e transformação de dados em um formato que facilitasse o processo do _____________________ como um todo, mas especificamente contribuiu de forma mais incisiva para o carregamento desses dados na base central. 
Os componentes da arquitetura do BI que completam as lacunas de forma sequencial são:
Data Sources e Data Warehouse.
 Data Sources, Bancos de Dados.
Bancos de Dados e Data Warehouse.
Data Marts e Data Warehouse.
Data Sources e Data Marts.
As ferramentas de ETL tornaram a coleta de dados muito prática, pois vários sistemas poderiam servir como fonte de dados, não importando a sua estrutura ou organização, e era justamente isso que os ETL visavam entender para carregar os dados no Data Warehouse.
Para se manipular os dados em um DW, algumas técnicas e processos foram criados, um(a) muito conhecido(a) busca possíveis padrões e relações entre os dados existentes, na tentativa de detectar qual a regra ou associação que faz essa relação, o que entendemos como o conhecimento que podemos gerar a partir de dados e informações.
De que processo estamos falando?
Data Sources.
Data Warehouse.
Data Mart.
Data Mining.
Data Science.
Ferramentas chamadas de ETL (Extract, Transform e Load) foram desenvolvidas para auxiliar o processo de extração de dados das diversas fontes da organização e transformação de dados em um formato que facilitasse o processo como um todo, mas especificamente contribuiu de forma mais incisiva para o carregamento desses dados na base central.
No contexto do ETL podemos dizer que ele liga a camada de __________________ a camada de _______________________, sendo a primeira fornece os dados a segunda.
Qual alternativa corresponde sequencialmente as camadas corretas:
Data Warehouse e Data Mart.
Data Sources e Data Mart.
Data Sources e Data Warehouse.
Data Warehouse e Análise (ferramentas analíticas).
Data Source e Análise (ferramentas analíticas).
Considerando os três conceitos abaixo:
I - Refere-se ao processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes.
II - É processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios.
III - Definido comrepositório centralizado de dados digitais  que serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa.
Estes conceitos referem-se sequencialmente a:
 I - Business Intelligence, II - Data Warehouse e III - Data Mining.
I - Data Warehouse, II - Business Intelligence  e III - Data Mining.
I - Data Mining, II - Data Warehouse e  III - Business Intelligence.
I - Business Intelligence,  II - Data Mining e III - Data Warehouse.
I - Data Mining, II - Business Intelligence  e III - Data Warehouse.