Logo Passei Direto
Buscar

Tecnologia da Informação

Outros
2 Quando falamos em novas tecnologias e as soluções que elas trazem, podemos citar algumas, uma que tem ganhado espaço são os chamados contratos inteligentes (smart contracts), que selam acordo entre duas partes, uma venda por exemplo, sem a necessidade de um intermediários ou de documentação impressa, apenas com o uso de tecnologia. Qual a tecnologia está por trás desta solução:

(A) Data Mining.
(B) Criptomoedas.
(C) Big Data.
(D) Inteligência Artificial.
(E) Blockchain.


E) Blockchain.
User badge image
Testando o Conhecimento

há 2 anos

User badge image
Testando o Conhecimento

há 2 anos

PROVA AS INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL ULBRA
5 pág.

PROVA AS INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL ULBRA

ULBRA

Respostas

User badge image

Ed Verified user icon

há 2 anos

Isso mesmo! A tecnologia por trás dos contratos inteligentes é o Blockchain. Ele é uma tecnologia de registro distribuído que permite a criação de um registro compartilhado e seguro de transações e informações, sem a necessidade de um intermediário. O Blockchain é a base das criptomoedas, mas também pode ser utilizado em diversas outras aplicações, como os contratos inteligentes.

Essa resposta te ajudou?

0
Dislike0
left-side-bubbles-backgroundright-side-bubbles-background

Crie sua conta grátis para liberar essa resposta. 🤩

Já tem uma conta?

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

PROVA AS INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL ULBRA
5 pág.

PROVA AS INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL ULBRA

ULBRA

Mais perguntas desse material

1 A Inteligência empresarial trabalha com diversos conceitos e componentes, análise a descrição abaixo:

De forma resumida, este conceito se refere a um local centralizado na organização que armazena os dados de todos os sistemas em um único local. Esses dados são organizados de maneira a promover e facilitar a organização, padronização e consultas, tornando o processo de tomada de decisão sustentado por dados e informações.

Esta definição se refere a conceitos de:

(A) Data Mining.
(B) Data WareHouse.
(C) Big Data.
(D) Data Mart.
(E) Data Sources.


A) Data WareHouse.

3 A Microsoft, grande empresa no ramo de desenvolvimento de software e serviços relacionados a tecnologia, desenvolveu uma ferramenta para as pessoas e organizações trabalharem de forma prática e rápida com um gama de dados, conectando as fontes de dados, desenvolvendo os chamados insights para o apoio na tomada de decisão. Essa ferramenta é o principal produto da Microsoft para a área de Business Intelligence.

De qual ferramenta estamos falando?

(A) Microsoft Office BI.
(B) Microsoft BI.
(C) Microsoft SharePoint.
(D) Microsoft Business Intelligence.
(E) Microsoft Power BI.


E) Microsoft Power BI.

4 O conjunto de processo, técnicas e ferramentas que permite a aquisição, organização, armazenamento e disseminação de informações dentro da organização. Ela permite ainda identificar, analisar e administrar, de forma estratégica e sistêmica, o ativo intelectual da empresa e seus processos associados.

Esta definição está relacionada a uma área em ascensão nas organizações que é denominada gestão:

(A) de processos.
(B) do conhecimento.
(C) de ativos.
(D) de competências.
(E) de talentos.


B) do conhecimento.

5 Sobre ETL analise a frase abaixo:

As ferramentas chamadas de _________________________ foram desenvolvidas para auxiliar o processo de extração de dados dos diversos ___________________ e transformação de dados em um formato que facilitasse o processo do _____________________ como um todo, mas especificamente contribuiu de forma mais incisiva para o carregamento desses dados na base central.

Os componentes da arquitetura do BI que completam as lacunas de forma sequencial são:

(A) Bancos de Dados, ETL (Extract, Transform e Load) e Data Warehouse.
(B) Data Sources e Data Marts, ETL (Extract, Transform e Load).
(C) ETL (Extract, Transform e Load) , Data Sources e Data Warehouse.
(D) Data Marts, Bancos de dados e Data Warehouse.
(E) ETL (Extract, Transform e Load), Data Sources, Bancos de Dados.


C) ETL (Extract, Transform e Load) , Data Sources e Data Warehouse.

Sobre tecnologias relacionadas ai BI analise os conceitos abaixo:
I - De forma resumida, este conceito se refere a um local centralizado na organização que armazena os dados de todos os sistemas em um único local.
II - É a tentativa de construir sistemas computacionais que possuem a capacidade de aprender, onde a máquina deve capturar e organizar o conhecimento em seus processos de interação com os dados.
III - Ela pode ser classificada em três categorias mais comuns que os softwares como serviços (SaaS), plataformas como serviços (PaaS) e as infraestruturas como serviços (IaaS).
Estes conceitos fazem referência sequencialmente a:


A) Internet das Coisas, Blockchain, Computação em Nuvem.
B) Data WareHouse, Inteligência Artificial e Computação em Nuvem.
C) Data WareHouse, Computação em Nuvem e Inteligência Artificial.
D) Internet das Coisas, Inteligência Artificial e Computação em Nuvem.
E) Data WareHouse, Blockchain, Computação em Nuvem.

Sobre o BI (Business Intelligence) analise as assertivas abaixo, marcando a resposta INCORRETA.
(A) BI, se refere ao processo de suporte aos negócios através da coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações.
(B) O BI possui uma ampla variedade de recursos para apoio a sua execução, como ferramentas, aplicações e metodologias que dão a organização a possibilidade de coletar dados de fontes internas e externas, a fim de utilizá-los para o processo de tomada de decisão da empresa.
(C) O BI é composto de um conjunto de tecnologia, e não de apenas uma. Como exemplo podemos citar o Data Mining (Mineração de Dados), Data Warehouse e OLAP na composição de um sistema de BI.
(D) O BI é uma ampla categoria de programas de aplicação que inclui ETL, Mineração de Dados e Apoio à Decisão.
(E) O BI é um processo que devido sua complexidade só se enquadra e se aplica em grandes empresa, pois, o seu nível de complexidade exige alta demanda de investimentos e uma estrutura organizacional preparada.

A) Correta.
B) Correta.
C) Correta.
D) Correta.
E) Incorreta.

Sobre o processo de gestão de conhecimento e suas 4 fases analise as descrições abaixo:
I - é a etapa que descreve como o produto é entregue ao usuário final e abrange não só o meio de entrega, mas também o seu tempo, frequência, forma, idioma e assim por diante.
II - aborda as questões relativas às fontes de materiais 'brutos', como escopo, amplitude, profundidade, credibilidade, precisão, oportunidade, relevância, custo, controle e exclusividade.
III - esta etapa forma uma ponte entre as atividades de aquisição que alimentam o repositório e a distribuição.
IV - inclui a aplicação do conhecimento adquirido, para resolução de problemas e a proteção da tomada de decisões que podem, em última instância, resultar na criação/melhoria do conhecimento.
Estamos sequencialmente nos referindo a quais fases?


A) Uso, Aquisição, Distribuição e Armazenamento.
B) Armazenamento, Distribuição, Uso e Aquisição.
C) Distribuição, Aquisição, Armazenamento e Uso.
D) Distribuição, Armazenamento, Aquisição e Uso.
E) Uso, Armazenamento, Aquisição, Distribuição.

O Big Data carrega consigo os chamados 5V's, que são 5 características que definem e contextualizam os dados para que os mesmos possam ser considerados pertencentes a um Big Data.
I - Esta característica se refere a quantidade de dados que são gerados a cada segundo.
II - Esta característica se refere a variedade de dados que são gerados.
III - Esta característica se refere a velocidade com que os dados são gerados.
IV - Esta característica se refere a veracidade dos dados.
V - Esta característica se refere ao valor que os dados possuem para a organização.
Estamos nos referindo sequencialmente a quais características?


A) I, II, III, IV e V.
B) II, III, IV, V e I.
C) III, IV, V, I e II.
D) IV, V, I, II e III.
E) V, I, II, III e IV.

A respeito do conceito de Big Data, analise as afirmativas abaixo:
I - A variedade se refere a origem e tipo dos dados, quanto mais amplos e diversos eles forem, melhor é a qualidade do Big Data.
II - Os dados devem ser tratados em tempo real, para que ainda possam ter suas informações extraídas relativas ao contexto atual.
III - Para se compreender bem os dados e garantir sua confiabilidade, análises estatísticas e outras técnicas são utilizadas para garantir essa confiança.
Estas características são sequencialmente:

I - A variedade se refere a origem e tipo dos dados, quanto mais amplos e diversos eles forem, melhor é a qualidade do Big Data.
II - Os dados devem ser tratados em tempo real, para que ainda possam ter suas informações extraídas relativas ao contexto atual.
III - Para se compreender bem os dados e garantir sua confiabilidade, análises estatísticas e outras técnicas são utilizadas para garantir essa confiança.
(A) volume, velocidade e valor.
(B) valor, volume e variedade.
(C) variedade, velocidade e veracidade.
(D) volume, velocidade e veracidade.
(E) variedade, volume e valor.

Mais conteúdos dessa disciplina