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BI, Data Mining e Big Data Características B (Business Intelligence) Data Mining Bis Data Metodologia cientifica Data mining em grande algoritmos Descobrin escala Geração de Volumetria Monitorar padrões de compertamento conhecimento de gestão, Virtude da solução desempenho dos de dados Deteccão de applado per inteligência e indicadores das operações pontos cegos da gestão capacidade computacional. Andilise estatística intensa e Andilise estatística intensa pontual continua Dados estruturados Dados estruturados em Dados estruturados em semiestruturados não planilhas banco de dados planilhas banco de dados Tipos dados estruturados em bancos de relacionais dimensionais relacionais dimensionais. dados NoSOL ou etc etc. TripleStores Reflete apenas passado Permite fazer predição e Permite fazer predição e dos dados em pequena ou descoberta de fatores descoberta de fatores grande escala Não há relevante ao negócio em relevantes ao negócio em inteligência no sistema, pequena escala usando grande escala usando Estilo análise sendo necessário inteligência computacional inteligência computacional profissionais gestão Necessita profissionals da Necessita de profissionals para interpretar as gestão trabalhando em da gestão trabalhando em informações tomada de colaboração com cientistas colaboração com cientistas decisão da informação da informação Resultados Diversas visualizações de Relatóno de recomendação Painéts de controle com Esperados gráficos consolidadas em indicadores preditivos e painéis de controle recomendações conhecidos como estratégicas dashboards Foco Monitorar indicadores tain Identificar padrões de Extração do conhecimento como preço, valor, comportamento dos dados, de grandes masser de temperature custo total, criendo novos indicadores de dados com fontes tipos etc analise para D variados Fonte: Aquarela Disponível em: https://www.aquare.la/7-caracteristicas-importantes-para-diferenciar-bi Considerando o texto apresentado, avalie as afirmações a seguir. I. Todas as técnicas de análise de dados fornecem ao executivo de negócios uma visão sobre sua performance, insights que a ajudarão a trabalhar em suas metas estratégicas e recomendações futuras de negócio. II. Big Data diferentemente de data mining ou mineração de dados tem a capacidade de trabalhar com diferentes tipos de dados, sejam eles estruturados ou não e com um volume de dados exponencialmente maior III. Data mining assim como Big Data, realiza previsões futuras, mas não tem a capacidade de gerar insights para que estas previsões se concretizem É correto o que se afirma em: I e II. apenas. III, apenas I, apenas. I. III. II III. apenas
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Alunos Wyden

há 9 meses

Respostas

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Ed Verified user icon

há 9 meses

Vamos analisar cada uma das afirmações: I. Todas as técnicas de análise de dados fornecem ao executivo de negócios uma visão sobre sua performance, insights que a ajudarão a trabalhar em suas metas estratégicas e recomendações futuras de negócio. Essa afirmação é verdadeira, pois tanto BI quanto Data Mining e Big Data têm como objetivo fornecer insights e informações que ajudam na tomada de decisões estratégicas. II. Big Data, diferentemente de data mining ou mineração de dados, tem a capacidade de trabalhar com diferentes tipos de dados, sejam eles estruturados ou não, e com um volume de dados exponencialmente maior. Essa afirmação também é verdadeira, pois Big Data é caracterizado pela sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e diferentes formatos, enquanto Data Mining geralmente trabalha com dados mais estruturados. III. Data mining, assim como Big Data, realiza previsões futuras, mas não tem a capacidade de gerar insights para que estas previsões se concretizem. Essa afirmação é falsa. Data Mining não apenas realiza previsões, mas também pode gerar insights que ajudam a entender os dados e a tomar decisões com base nessas previsões. Com base na análise, as afirmações I e II estão corretas, enquanto a III está incorreta. Portanto, a alternativa correta é: I e II. apenas.

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Viviane Andersen

há 8 meses

Corretos: II e III

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