Governança de DadosExercício Avaliativo 4 - Módulo 3

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Iniciado em domingo, 16 ago 2020, 10:52
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Concluída em domingo, 16 ago 2020, 10:53
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Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Verdadeiro ou falso?
Embora as novas tecnologias
ofereçam maneiras
inovadoras de trabalhar com
dados, existe a necessidade
de se interagir com outras
áreas de conhecimento para
se obter análises de dados
coesas e aprofundadas.
Escolha uma opção:
Verdadeiro 
Falso
Até recentemente, a análise
aprofundada de enormes
conjuntos de dados era
limitada pela tecnologia. As
análises basearam-se em
amostragem ou outros meios
de abstração para aproximar
padrões. À medida que cresce
a capacidade de coletar e
analisar grandes conjuntos de
dados, os cientistas de dados
interagem e utilizam métodos
de matemática, estatística,
ciência da computação,
processamento de sinais,
modelagem de probabilidade,
reconhecimento de padrões,
aprendizado de máquina,
modelagem de incertezas e
visualização de dados para
obter insights e prever
comportamentos com base
em conjuntos de Big Data. Em
suma, a ciência de dados
encontrou novas maneiras de
analisar e extrair
conhecimento dos dados. Em
muitos casos, esse
conhecimento pode ser
traduzido em valor
econômico. 
Como o Big Data foi
introduzido nos ambientes de
data warehouse e BI, as
técnicas de ciência de dados
podem fornecer uma visão
prospectiva ('para-brisa') da
organização. Recursos
preditivos, em tempo real e
baseados em modelo, usando
diferentes tipos de fontes de
dados, oferecem às
organizações uma melhor
visão de onde estão indo.
Questão 2
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Verdadeiro ou falso?
Quando uma organização usa
dados, ela também cria novos
dados que precisam ser
gerenciados durante todo o
seu ciclo de vida. Os requisitos
para o gerenciamento do ciclo
de vida são frequentemente
ignorados no
desenvolvimento de análises.
Escolha uma opção:
Verdadeiro
Falso 
Pessoas e processos
diferentes utilizam dados ao
mesmo tempo ou usam os
mesmos dados várias vezes
sem esgotá-los. Os dados não
se esgotam, como também o
uso de dados cria mais dados.
Por exemplo, agregações e
cálculos de conjuntos de
dados existentes criam novos
conjuntos de dados, assim
como modelos preditivos
criados por cientistas de
dados. Em muitos casos, esses
novos conjuntos de dados
continuaram sendo
produzidos e atualizados. Eles
exigem gerenciamento. Eles
precisam ser definidos e
suportados por meio de
metadados. Expectativas
relacionadas à sua qualidade
também devem ser definidas.
Seu acesso e uso devem ser
regidos.