Governança de Dados modulo 3

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Governança de Dados
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4.  Módulo 3 - Gestão inteligente de Dados
5.  Exercício Avaliativo 3
	Iniciado em
	segunda, 6 set 2021, 13:09
	Estado
	Finalizada
	Concluída em
	segunda, 6 set 2021, 14:47
	Tempo empregado
	1 hora 37 minutos
	Notas
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Questão 1
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A governança de dados é definida como o exercício de autoridade sobre o gerenciamento de dados, promovendo a redução dos riscos associados e orientando o uso estratégicos dos dados.
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As organizações que estabelecem um programa de governança de dados exercem autoridade e controle com maior impacto e consistência. Com isso, são mais propensas a alavancar estrategicamente o valor dos seus ativos de dados.
Questão 2
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Em um modelo federado, a governança de dados coordena de forma unilateral a implementação das políticas visando manter os padrões consistentes de gestão e controle.
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Em um modelo federado, a governança de dados coordena em parceria com outras unidades de negócio, visando manter as políticas e padrões consistentes.
Questão 3
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Uma abordagem estratégica da arquitetura corporativa permite que uma organização avalie as melhores decisões.
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A prática da arquitetura corporativa bem gerenciada fornece informações para avaliar o estado atual de seus sistemas, promover mudanças desejáveis em relação às perspectivas de futuro, habilitar a conformidade regulatória e melhorar a eficácia. O gerenciamento eficaz de dados e os sistemas em que os dados são armazenados e usados é um objetivo comum da amplitude das disciplinas de arquitetura de dados.
Questão 4
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Os metadados criados e gerenciados por meio de processos de arquitetura de dados são críticos para o uso e gerenciamento de dados ao longo do tempo.
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O objetivo da modelagem de dados é confirmar e documentar o entendimento de diferentes perspectivas sobre os dados. Esse entendimento leva a aplicações e dados que se alinham mais com os requisitos de negócios atuais e futuros. Esse entendimento também cria uma base para concluir com êxito iniciativas de escopo amplo, como Master Data Management e programas de governança de dados. A modelagem de dados adequada leva a custos de suporte mais baixos e aumenta as oportunidades de reutilização para iniciativas futuras, reduzindo assim os custos de desenvolvimento de novas aplicações. Além disso, os próprios modelos de dados são uma forma importante de metadados.
Questão 5
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Podemos afirmar que a integração e a interoperabilidade de dados são essenciais para os processos de Data Warehousing & Business Intelligence.
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A afirmação é verdadeira.
Diferentes tipos de dados desempenham diferentes funções dentro de uma organização e têm diferentes requisitos de gerenciamento de dados. Dados de referência (por exemplo, tabelas de código e descrição) são dados usados apenas para caracterizar outros dados em uma organização, ou apenas para relacionar dados em um banco de dados a informações além dos limites da organização.
Os Dados de referência fornecem um contexto crítico para a criação e uso de dados mestre e transacionais. Permite que outros dados sejam compreendidos de maneira significativa. Importante, é um recurso compartilhado que deve ser gerenciado no nível da organização. Ter várias instâncias dos mesmos Dados de Referência é ineficiente e inevitavelmente leva à inconsistência entre eles. A inconsistência leva à ambiguidade, e a ambiguidade introduz riscos para uma organização.
O Gerenciamento de dados de referência (Reference Data Management - RDM) envolve controle sobre valores de domínio definidos e suas definições. O objetivo do RDM é garantir que a organização tenha acesso a um conjunto completo de valores precisos e atuais para cada conceito representado.
Questão 6
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Podemos afirmar que o gerenciamento de conteúdo refere-se aos processos e tecnologias para organizar, categorizar e estruturar recursos de informações para que possam ser armazenados, publicados e reutilizados de uma única forma.
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O gerenciamento de conteúdo refere-se aos processos e tecnologias para organizar, categorizar e estruturar recursos de informações para que possam ser armazenados, publicados e reutilizados de várias formas.
Questão 7
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Podemos afirmar que as atividades tradicionais de BI (Business Intelligence) exigem fontes de dados confiáveis, integrados e disponíveis.
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O Business Intelligence refere-se a um conjunto de tecnologias que suportam processos de análise de dados confiáveis, integrados e disponíveis permitindo realizar consultas, mineração de dados, análise estatística, geração de relatórios, modelagem de cenários, visualização de dados e criação de painéis de controle e de acompanhamento.
Questão 8
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A análise prescritiva tende a ser uma análise preditiva, mas com novas abordagens estatísticas, mas que não permite antever resultados; apenas avaliar os resultados de eventos pretéritos.
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A análise prescritiva tende a ser uma análise preditiva, mas com novas abordagens estatísticas que possibilite prever resultados, e não apenas avaliar os resultados de eventos pretéritos.
Questão 9
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Os dados gerenciados de acordo com as práticas recomendadas de gerenciamento de dados também são mais fáceis de proteger, pois podem ser classificados e marcados com um alto grau de confiabilidade.
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À medida que as regulamentações de dados aumentam - em resposta a roubos e violações de dados -, também aumentam os requisitos de conformidade. As organizações têm o dever de seguir as boas práticas de segurança de dados, não apenas os requisitos de conformidade de TI, mas também políticas, classificações de dados e regras de autorização de acesso.
Como em outros aspectos do gerenciamento de dados, é melhor abordar a segurança dos dados como uma iniciativa corporativa e fazê-la durante todo o ciclo de vida dos dados. Sem um esforço coordenado, as unidades de negócios encontrarão soluções diferentes para as necessidades de segurança, aumentando o custo e potencialmente reduzindo a segurança devido a proteção inconsistente. Arquitetura ou processos de segurança ineficazes podem gerar prejuízos devido a violações e perda de produtividade.
Questão 10
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As práticas de planejamento da segurança de dados incluem: adotar uma abordagem corporativa para o planejamento de segurança, estabelecer uma arquitetura de segurança confiável e gerenciar metadados relacionados à segurança.
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O planejamento da segurança inclui o planejamento do processo, bem como a classificação dos dados e o planejamento da arquitetura. Inclui segurança não apenas de sistemas, mas também de instalações, dispositivose credenciais. A implementação de boas práticas começa com a identificação de requisitos e adequação às normas legais. É importante garantir que uma organização possa atender a requisitos que possam ser direcionados por aqueles com quem interage; por exemplo, a União Europeia possui requisitos de privacidade mais rigorosos do que os Estados Unidos. Os requisitos também serão baseados nos riscos relacionados ao cenário do sistema da própria organização.	
Os requisitos devem ser formalizados em políticas de toda a empresa e apoiados por padrões claros para coisas como níveis de classificação. Políticas e padrões precisam ser mantidos à medida que os regulamentos evoluem. A equipe exigirá treinamento contínuo e o acesso a dados e o uso do sistema precisarão ser monitorados para garantir a conformidade.