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Gestão de Sistemas de Informação

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Sobre Big Data Analytics e Business Intelligence:
( ) Big Data Analytics é uma fase de desenvolvimento anterior ao Business Intelligence, e engloba um maior número de aplicações, além do ambiente de negócios.
( ) No Business Intelligence, as perguntas já são conhecidas e os dados já existem ou são facilmente obtidos dentro de um determinado negócio.
( ) No Big Data Analytics, as perguntas muitas vezes não são conhecidas e os dados interpretados podem gerar informações novas, não previstas anteriormente.
( ) Big Data Analytics é uma fase de desenvolvimento posterior ao Business Intelligence, e possui aplicações em educação, entretenimento, meteorologia, entre outras áreas.
V – V – V – F – V.
V – V – F – F – V.
F – V – V – V – V.
V – V – F – V – V.
V – V – F – V – F.
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há 3 anos

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há 3 anos

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ano passado

Vamos analisar cada uma das afirmações sobre Big Data Analytics e Business Intelligence: ( ) Big Data Analytics é uma fase de desenvolvimento anterior ao Business Intelligence, e engloba um maior número de aplicações, além do ambiente de negócios. É falsa. Big Data Analytics é geralmente considerado como uma abordagem que pode ocorrer em paralelo ou após o Business Intelligence, focando em grandes volumes de dados e análises mais complexas. ( ) No Business Intelligence, as perguntas já são conhecidas e os dados já existem ou são facilmente obtidos dentro de um determinado negócio. É verdadeira. O Business Intelligence geralmente trabalha com dados já existentes e busca responder a perguntas específicas que são conhecidas. ( ) No Big Data Analytics, as perguntas muitas vezes não são conhecidas e os dados interpretados podem gerar informações novas, não previstas anteriormente. É verdadeira. Big Data Analytics permite explorar dados em grande escala, onde as perguntas podem não ser claras e novas informações podem emergir a partir da análise. ( ) Big Data Analytics é uma fase de desenvolvimento posterior ao Business Intelligence, e possui aplicações em educação, entretenimento, meteorologia, entre outras áreas. É verdadeira. Big Data Analytics é frequentemente aplicado em diversas áreas, mas não é necessariamente uma fase posterior ao Business Intelligence, embora possa ser visto como uma evolução. Agora, vamos classificar as sentenças: 1. F 2. V 3. V 4. V Portanto, a sequência correta é: F – V – V – V. A alternativa que apresenta a sequência correta é: F – V – V – V – V.

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há 3 anos

A alternativa correta é: V - V - F - V - V. Explicação: - A primeira afirmativa está incorreta, pois Big Data Analytics e Business Intelligence são conceitos distintos e não há uma relação de anterioridade ou posterioridade entre eles. - A segunda afirmativa está correta, pois no Business Intelligence, as perguntas já são conhecidas e os dados já existem ou são facilmente obtidos dentro de um determinado negócio. - A terceira afirmativa está correta, pois no Big Data Analytics, as perguntas muitas vezes não são conhecidas e os dados interpretados podem gerar informações novas, não previstas anteriormente. - A quarta afirmativa está incorreta, pois Big Data Analytics não é uma fase de desenvolvimento posterior ao Business Intelligence, mas sim um conceito complementar. - A quinta afirmativa está correta, exceto pela última parte, que está incorreta, pois Big Data Analytics possui aplicações em diversas áreas, não apenas em educação, entretenimento e meteorologia.

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A legislação relacionada à Internet das Coisas no Brasil incentiva essa tecnologia a partir do momento que:

Diminui a fiscalização sobre os serviços que utilizam comunicação máquina a máquina.
Aumenta os valores das taxas de fiscalização para comunicação M2M – Machine to Machine, ou máquina a máquina.
Desonera as taxas de fiscalização nos serviços móveis (celulares pessoais).
Aumenta a fiscalização sobre os serviços que utilizam comunicação máquina a máquina.
Reduz os valores das taxas de fiscalização para comunicação M2M – Machine to Machine, ou máquina a máquina.

Sobre cloud computing em um ambiente empresarial:
I. O custo está atrelado à demanda.
II. Requer grandes investimentos iniciais.
III. A segurança da informação fica sob responsabilidade do provedor do serviço.
IV. Possui capacidade de armazenamento e processamento variável, de acordo com a demanda.
V. Apesar de centralizar os dados e informações em data centers, a informação pode ser acessada de qualquer localização.
I, II e IV.
I, II, III, IV e V.
I e IV.
II e IV.
I, III, IV e V.

A manufatura aditiva é utilizada em diversos ramos da indústria, como, por exemplo, na indústria automotiva, na medicina, geração e distribuição de energia, entre outras. PORQUE Por ser mais vantajosa que a manufatura tradicional, essa técnica é largamente utilizada e é considerada como uma das responsáveis pela introdução dos conceitos e da tecnologia da Indústria 4.0. Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas:

As duas asserções estão incorretas.
As duas asserções estão corretas, mas a segunda não possui relação direta com a primeira.
A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta.
A primeira asserção está correta e a segunda está incorreta.
A primeira asserção está correta e a segunda explica a primeira.

Como na Indústria 4.0 o registro de qualidade do que se produz é feito a todo instante, é possível, a qualquer momento, rastrear os parâmetros de qualidade. PORQUE A ideia da integração horizontal é que toda a cadeia de suprimentos, desde o fornecedor até o cliente final, está conectada e, assim, há mais transparência sobre os dados de qualidade do que é produzido. Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas:

A primeira asserção está correta e a segunda explica a primeira.
A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta.
A primeira asserção está correta e a segunda está incorreta.
As duas asserções estão corretas, mas a segunda não possui relação direta com a primeira.
As duas asserções estão incorretas.

A inovação na logística, e mais amplamente no gerenciamento da cadeia de suprimentos, segundo Krzysztof (2017), não está apenas associada ao avanço na tecnologia da informação, mas também na forma de pensar, que ele considera como um fenômeno de inovação disruptiva. A inovação pode vir de: I. Equipe de logística com pensamento inovador. II. Controle de qualidade aplicado aos serviços logísticos. III. Novas práticas e valores na forma de trabalhar. IV. Quebra de antigos paradigmas do setor logístico. V. Utilização de métodos consagrados no meio como diferencial competitivo.

II e IV.
I e IV.
I, II e IV.
II, III, IV e V.
I, II, III e IV.

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