ATV 4 SIG SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GERENCIAIS

Prévia do material em texto

· Pergunta 1
1 em 1 pontos
	
	
	
	Os avanços tecnológicos dos últimos tempos têm criado um conjunto de novos conceitos. O Big Data , um exemplo desses novos conceitos, diz respeito ao conjunto de características e de tecnologias relacionadas ao tratamento de grandes volumes de dados, que são produzidos por pessoas e empresas ao lidar com soluções computacionais.
 
A respeito desse tema, analise as sentenças a seguir e marque (V) para as Verdadeiras e (F) para as Falsas.
 
1 - (  ) Por conta do grande volume de dados processados por meio das tecnologias de Big Data , é comum utilizar sistemas distribuídos e paralelismo no processamento dos dados.
2 - (  ) A variedade dos dados disponíveis em diversos formatos pode ter como solução tecnológica os bancos de dados NOSQL ( not only SQL ), que oferece recursos para o tratamento de dados não estruturados.
3 - (  ) Valor é um dos 5Vs que caracterizam o Big Data e diz respeito à utilidade e ao valor que o dado pode trazer ao negócio ao dar suporte à análise e à tomada de decisão nas organizações.
4 - (  ) Velocidade também é uma característica do Big Data e diz respeito à rapidez com que os dados são gerados por diversas fontes e aplicações.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
V, V, V, V.
	Resposta Correta:
	 
V, V, V, V.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A resposta está correta, pois todas as sentenças são verdadeiras. Sobre o uso de paralelismo e sistemas distribuídos, de fato estas abordagens são usadas para melhorar a performance do processamento dos dados. Sobre o NOSQL, esses bancos de se propõe a oferecer funções não somente para dos dados estruturados, mas também para dados não estruturados. Sobre os 5Vs, valor de fato foca a questão da utilidade dos dados para os negócios e a velocidade com que os dados surgem a partir de diversas fontes entre sites de transações, redes sociais e outros.
	
	
	
· Pergunta 2
1 em 1 pontos
	
	
	
	A grande disponibilidade de dados tem permitido a realização de análises oportunas para o alcance de melhores resultados nos negócios. Por exemplo, uma determinada rede de varejo pretende abrir novas lojas e, com isso, resolveu analisar os dados de localização dos clientes para identificar potenciais localidades para o posicionamento de novas lojas.
Figura - Disposição dos clientes (pontos) em certa região da cidade
Fonte: Elaborada pelo autor.
 
 
A respeito desse cenário, analise as asserções a seguir e a relação entre elas.
 
I. Para a análise dos dados nesse cenário, deve-se utilizar um algoritmo de aprendizagem não supervisionada para clusterização e, com isso, localizar duas localidades potenciais para melhor atender aos clientes.
Pois:
II. A princípio, os dados não possuem rótulos ou classes, os agrupamentos são gerados a partir da clusterização e a figura aponta para a existência de dois clusters, um no canto superior direito e outro no canto inferior esquerdo.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
	Resposta Correta:
	 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A resposta está correta, pois as duas sentenças são verdadeiras e a segunda (II) justifica ou dá suporte ao exposto na primeira (I). De fato, por não haver rótulos ou classes a cada um dos clientes, têm-se apenas as suas coordenadas; a clusterização é a análise apropriada e um tipo de aprendizado não supervisionado. Além disso, ao observar os dados, de fato existem dois agrupamentos mais claros, o do canto inferior esquerdo e o do canto superior direito.
	
	
	
· Pergunta 3
1 em 1 pontos
	
	
	
	A área de Big Data tem como característica central, pelo próprio nome, o tratamento de grandes volumes de dados. Além disso, existem outros atributos que, aliados à quantidade de informações, formam os 5Vs: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. Cada uma dessas características pode ser associada a uma situação que vivenciamos atualmente no uso de tecnologia da informação.
 
Analise as sentenças a seguir e assinale a sentença que melhor se relaciona com a característica de veracidade:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Ao lidar com os dados existe uma atenção para que erros de digitação sejam evitados para que a qualidade da informação seja boa, isto é, que haja credibilidade no dado.
	Resposta Correta:
	 
Ao lidar com os dados existe uma atenção para que erros de digitação sejam evitados para que a qualidade da informação seja boa, isto é, que haja credibilidade no dado.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A resposta está correta, pois a veracidade tem relação com a qualidade da informação, o quão confiável é o dado para que sustente adequadamente as análises e tomadas de decisão. O item sobre quantidade de dados proveniente de diversas fontes tem a ver com volume. A sentença sobre os diversos formatos tem relação com variedade. A sentença que fala sobre a rapidez com que os dados são gerados versa sobre velocidade e o ato de discernir os dados que são úteis para a organização dizem respeito à característica de valor.
	
	
	
· Pergunta 4
1 em 1 pontos
	
	
	
	Os data warehouses são baseados na tecnologia OLAP (do inglês, on-line analytical processing ) e são construídos com base em cubos onde haja fatos e regras. Uma companhia aérea organizou uma solução destas para avaliar a quantidade e os valores de viagens cobrados, conforme a região (região, estado e cidade), o tipo de tarifa, a idade e o sexo do passageiro.
 qtde de viagens e valores cobrados por viagens = fato. Região, tipo de tarifa, idade e sexo = dimensões
Com base nesse cenário, está correto o que se afirma em:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Quantidade de viagens.
	Resposta Correta:
	 
Quantidade de viagens.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A resposta está correta, pois a quantidade de viagens é a informação-chave que será analisada, portanto, equivalente ao fato na modelagem. Esse dado será desmembrado conforme as outras informações, que são as dimensões no modelo, por exemplo, em que é interessante analisar a quantidade de viagens por tipo de tarifa e região (estado, cidade) para exemplificar.
	
	
	
· Pergunta 5
1 em 1 pontos
	
	
	
	A gestão do conhecimento (no inglês, Knowledge Management ) é um conjunto de processos e ferramentas sistematizados para capturar, estruturar e disseminar o conhecimento na empresa. O conhecimento pode ser classificado como tácito ou explícito, de acordo com a dependência das pessoas ou seus meios de sistematização.
Nesse contexto, assinale a alternativa que melhor caracteriza o conhecimento de um especialista de manutenção de máquinas que identifica e resolve os problemas em certos equipamentos do chão de fábrica, conforme sua experiência e entendimento.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Tácito.
	Resposta Correta:
	 
Tácito.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A resposta está correta, pois o conhecimento tácito é aquele que está nas pessoas e não é devidamente sistematizado em procedimentos documentados, como é o caso do conhecimento do especialista que usa sua experiência em suas atividades. O conhecimento explícito é o que está registrado e sistematizado pela empresa, independentemente das pessoas – isso também caracteriza o conhecimento documentado. Conhecimento externo é o que não pertence apenas à empresa, e conhecimento pontual não é um termo empregado dentro da gestão de conhecimento.
	
	
	
· Pergunta 6
1 em 1 pontos
	
	
	
	O processo de descoberta de conhecimento em dados (no inglês, knowledge discovery on data - KDD) envolve algumas etapas, desde a recuperação dos dados até a análise dos resultados. Uma dessas etapas trata da identificação e escolha dos sistemas, bancos de dados ou outras fontes para a obtenção dos dados a serem processados para a descoberta de novos conhecimentos.
 
Está correto o que se afirma em:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Seleção.
	Resposta Correta:
	 
Seleção.Feedback da resposta:
	Resposta correta. A resposta está correta, pois, de fato, a seleção é uma das primeiras etapas do processo e serve para selecionar os dados que seguirão pelas próximas etapas. A transformação visa adequar, por exemplo, os formatos dos dados para que possam ser processados nas próximas etapas. A adequação não é uma etapa do processo, apenas tem relação com essa etapa de transformação. Mineração de dados é uma das principais etapas, na qual os padrões sobre os dados são reconhecidos. Visualização trata das formas de como perceber os padrões por meio de gráficos e outros recursos.
	
	
	
· Pergunta 7
1 em 1 pontos
	
	
	
	A modelagem multidimensional de cubos com suas tabelas de fatos e dimensões permite analisar as informações gerenciais com algumas operações típicas de navegação e exploração dos dados que possuem alguns nomes como: drill down , drill across e outras. Em uma solução de BI para uma companhia aérea, um gerente pode analisar a quantidade de viagens por região e, depois, detalhar o dado conforme estado e cidade.
 região < estado < cidade. Drill down, do abrangente ao específico
Com base nisso, assinale a alternativa que indica o tipo de operação realizado pelo gerente nessa análise:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Drill down.
	Resposta Correta:
	 
Drill down.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A alternativa está correta, pois, de fato, a operação de drill down serve para detalhar um dado mais macro, total de viagens de uma região, para seu detalhamento, as viagens por estado e daí para o detalhe por cidade. Drill up
é a operação contrária, de sair de dado detalhado por cidade e subir para estado e região. Drill through ocorre quando a análise parte de uma dimensão para outra, por exemplo, ao analisar por região, o detalhamento ocorre na dimensão tempo, por mês. O termo drill explore não existe no jargão das operações, e “ slice and dice” envolve funções de recortar, organizar linhas e colunas e ordenar os dados do cubo.
	
	
	
· Pergunta 8
1 em 1 pontos
	
	
	
	A Inteligência Artificial é uma área da ciência da computação que visa criar equivalentes computacionais que emulam nossas habilidades humanas. Dentre um dos tipos de soluções existem os assistentes virtuais que reproduzem o que os assistentes normalmente realizam durante o atendimento ao cliente e, assim, podem servir a contento como suporte aos módulos de CRM nas empresas.
 
Assinale a alternativa que diz respeito ao tipo de solução tratado no enunciado.
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Chatbots.
	Resposta Correta:
	 
Chatbots.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A resposta está correta, pois, de fato, os chatbots são robôs que, via telefone ou embutidos em sites e aplicativos de mensagens, emulam um assistente para conversa com o cliente, servindo de ferramenta ligada aos módulos de CRM. Aprendizagem de máquina e algoritmos de clusterização servem para analisar dados para reconhecer padrões. Softwares de otimização são algoritmos para maximizar ou minimizar algo na empresa, por exemplo, pode-se avaliar a melhor sequência de encomendas a produzir para atingir o custo mínimo. Cálculo de rota, usado em aplicativos de mobilidade, pode também usar algoritmos de otimização e não diz respeito a assistentes de comunicação.
	
	
	
· Pergunta 9
1 em 1 pontos
	
	
	
	A área de Big Data tem crescido bastante por conta do volume de dados disponíveis. Para exemplificar, os dados de uma rede social podem ser analisados por meio de ferramentas especializadas para identificar certos padrões de comportamento, assim como publicações do governo podem ser processadas para gerar informações úteis aos cidadãos. Nesse contexto, existem ferramentas propícias para atender às características de soluções de Big Data .
 
Está correto o que se afirma em:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
Hadoop.
	Resposta Correta:
	 
Hadoop.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Sua resposta está correta, pois, realmente, o Hadoop, com sua estrutura interna de armazenamento em disco e as operações de MapReduce, é uma ferramenta bastante empregada em soluções de Big Data. Quanto às outras opções, o Browser Web é apenas um visualizador de conteúdo na internet. Bancos OLTP até podem lidar com grande volume de dados, mas são dados estruturados de bancos de dados convencionais e, em Big Data, lidar com variedade e outros tipos de dados requer ferramentas próprias, como o Hadoop. O servidor HTTP Apache é um servidor Web para abrigar sites de internet, e o roteador CISCO é um equipamento de rede e não possui relação com processamento de dados.
	
	
	
· Pergunta 10
1 em 1 pontos
	
	
	
	A inteligência de negócios (no inglês, Business Intelligence ) versa sobre um conjunto de conceitos e tecnologias sobre o uso de grandes volumes de dados estruturados pelas empresas, permitindo melhores análises e melhor suporte à tomada de decisões de seus gestores.
 
A respeito desse tema, analise as sentenças a seguir e marque (V) para as Verdadeiras e (F) para as Falsas.
 
I. ( V ) Os bancos OLAP são bancos estruturados de maneira a permitir a consulta sobre grande volume de dados e com boa performance.
II. ( F ) Ao analisar os dados de um banco OLAP, a operação de Drill Up ocorre quando em uma certa dimensão da análise transita de um dado mais sumarizado para um dado mais detalhado. drill up é do mais detalhado para o mais abrangente
III. ( V ) Uma solução de BI envolve, pelo menos, três partes: 1) a extração e carga dos dados, 2) o armazenamento nos bancos OLAP e 3) a visualização e exploração em análises pelos gestores.
IV. ( F ) As ferramentas de ETL são responsáveis pela extração, transformação e carga de dados de um banco de dados OLAP para um banco de dados OLTP. São armazenadas no data warehouse
 
Assinale a sequência correta:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
V, F, V, F.
	Resposta Correta:
	 
V, F, V, F.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A resposta está correta, pois os Bancos OLAP, de fato, são projetados para permitir consultas em grande volume de dados com boa performance (verdadeira). Sobre a operação de Drill Up , ela parte de uma visão mais detalhada para uma visão mais sumarizada, e não o contrário, como está no enunciado (que seria a Drill Down ), portanto, é falsa. Sobre as partes do BI, de fato, a extração, o armazenamento e a exploração são três partes essenciais em uma solução destas (verdadeira). Sobre as ferramentas ETL, elas levam os dados dos bancos OLTP para os bancos OLAP, e não o contrário, portanto, é falsa.