Exercício Avaliativo 4 - Módulo 3 - Governança de Dados

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Governança de Dados 
Questão 1 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
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 CERTO 
Falso 
Feedback 
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 
Correto 
Atingiu 1,00 de 1,00 
Marcar questão 
Texto da questão 
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 CERTO 
Falso 
Feedback 
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.