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QUESTIONÁRIO UNIDADE IV Sistemas de Informação em Comércio e Serviços

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QUESTIONÁRIO UNIDADE IV
Sistemas de Informação em Comércio e Serviços
Pergunta 1
0,25 em 0,25 pontos
	
	
	
	As siglas OLTP (On-line Transaction Processing) e OLAP (On-Line Analytical Processing) são bastante utilizadas no universo do Business Intelligence (BI). Porém, ambas possuem conceitos divergentes e são aplicadas em contextos diferentes. Veja a tabela a seguir:
Fonte: Fonte: https://corporate.canaltech.com.br/o-que-e/business-intelligence/o-que-significa-oltp-e-olap-na-pratica/>. Acesso: 08 fev, 2018
Considerando este conceito, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
I. OLTP, do inglês On-line Transaction Processing, é o termo usado para se referir aos sistemas transacionais, ou seja, os sistemas operacionais das organizações. São utilizados no processamento dos dados de rotina que são gerados diariamente através dos sistemas informacionais da empresa e dão suporte às funções de execução do negócio organizacional.
E
II. OLAP, do inglês On-Line Analytical Processing, é um conceito de interface com o usuário que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos, OLAP é uma interface com o usuário e não uma forma de armazenamento de dados, porém se utiliza do armazenamento para poder apresentar as informações.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
	
	
	
	
	Resposta Selecionada:
e. 
As asserções I e II são verdadeiras.
Respostas:
a. 
A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é falsa.
b. 
A asserção II é uma proposição verdadeira e a asserção I é falsa.
c. 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a proposição II é uma justificativa correta da proposição I.
d. 
As asserções I e II são falsas.
e. 
As asserções I e II são verdadeiras.
Feedback da resposta:
Resposta: E
Comentário: As asserções I e II definem os conceitos de OLTP e OLAP. O OLAP trata da capacidade de analisar grandes volumes de informações nas mais diversas perspectivas dentro de um Data Warehouse (DW). O OLAP também faz referência às ferramentas analíticas utilizadas no BI para a visualização das informações gerenciais e dá suporte para as funções de análises do negócio organizacional.
	
	
	
Pergunta 2
0,25 em 0,25 pontos
	
	
	
	A inteligência do negócio (Business Intelligence – BI) está ligada intrinsecamente à capacidade das pessoas que ocupam posições estratégicas dentro de uma corporação e que estão diretamente ligadas ao negócio. Pessoas estas, com poder de decisão para adaptar, implementar ou alterar o rumo da empresa (estrutura, recursos humanos, financeiros, materiais, etc.) ou externamente (mercado, concorrência, econômico, etc.). O conceito de BI tem como principal objetivo, auxiliar estas pessoas a aprimorar o processo de tomada de decisão, através do tratamento das bases de dados existentes. Atualmente, são gerados milhões de dados e tratá-los com o uso de ferramentas de análise de dados, modelos estatísticos, dados históricos do mercado, pesquisas junto ao público, tem se mostrado como solução para análises e descobrimento de tendências nos negócios, possibilitando uma visão exata de eventuais problemas na gestão. O termo BI refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios. É o conjunto de teorias, metodologias, processos, estruturas e tecnologias que transformam uma grande quantidade de dados brutos em informação útil para tomadas de decisões estratégicas (NOVATO, 2014). A composição da estrutura de BI trata de um conjunto sobre a gestão do negócio e a TI, todos estes setores integrados formam o BI. O processo de BI é composto por quatro fases, são elas: coleção de dados, armazenamento dos dados, informações e visualização das informações.
Considerando este cenário, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
 
I. O Data Mining é o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, gerando assim novos subconjuntos de dados.
PORQUE
II. O Data Mining é capaz de explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento, sendo formada por um conjunto de ferramentas e técnicas que através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação baseados em redes neurais e estatística.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
	
	
	
	
	Resposta Selecionada:
b. 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a proposição II é uma justificativa correta da proposição I.
Respostas:
a. 
A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é falsa.
b. 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a proposição II é uma justificativa correta da proposição I.
c. 
A asserção II é uma proposição verdadeira e a asserção I é falsa.
d. 
As asserções I e II são falsas.
e. 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a proposição I não é uma justificativa correta da proposição II.
Feedback da resposta:
Resposta: B
Comentário: O processo de BI inicia com a coleção de dados, esta coleção é composta por dados internos, sejam eles provenientes dos sistemas existentes na empresa, tabelas, documentos, gráficos, textos, sons, imagens, vídeos, entre tantos outros formatos e dados externos, como índices econômicos, políticos, financeiros, estatísticas de redes sociais, de tendências e de previsões, enfim, dados que tenham características relevantes ao assunto que será gerido não importando o formato, sempre será possível captar o dado e armazená-lo.
O armazenamento dos dados é a segunda etapa do processo de BI, sendo necessária a integração de dados de uma ou mais fontes, que envolva o processo denominado ETL, de extrair, transformar e carregar (Extract, Transform and Load), utilizando uma área de estágio (Stage Area), onde os dados são padronizados e tratados; juntamente com este processo é necessário saber quais informações estão disponíveis, onde estão localizadas, de que forma são manipuladas e para onde podem ser distribuídas, desta forma recorre-se aos Metadados, que são “dados que descrevem dados”, ou seja, são informações úteis para identificar, localizar, compreender e gerenciar os dados com o objetivo de descobrir padrões em volume de dados. Após estes procedimentos, os dados serão carregados em um repositório central denominado Data Warehouse, ou armazém de dados.
A terceira fase é o Data Mining, ou Mineração de Dados, é o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, gerando assim novos subconjuntos de dados. Esta mineração é formada por um conjunto de ferramentas e técnicas que, através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação baseados em redes neurais e estatística, são capazes de explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento.
A última fase, e não menos importante, é a visualização das informações geradas até o momento, sendo apresentadas por meio de painéis de controle (Dashboards) ou painéis visuais que centralizam informações com base nas métricas e indicadores de desempenho que foram definidos como relevantes.
	
	
	
Pergunta 3
0,25 em 0,25 pontos
	
	
	
	Até pouco tempo atrás, em meados dos anos 2000, a emissão de notas fiscais era realizada por meio de talões confeccionados com autorização do Fisco – a chamada Autorização de Impressão de Documento Fiscal (AIDF). A pessoa responsável pela emissão tinha que escrever bem e escrever rápido, pois não era permitido o envio de notas fiscais rasuradas. Nesses casos, a nota fiscal
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