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Qual tecnologia é empregada para explorar grandes conjuntos de dados a fim de encontrar padrões consistentes ou regras sistemáticas que ajudem na tomada de decisões, como em marketing de segmentação e detecção de fraudes?
Data Mining
Blockchain
Big Data.
Criptomoedas
Cloud
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AP 2 - Inteligencia empresarial
7 pág.

AP 2 - Inteligencia empresarial

ULBRA

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há 6 meses

A tecnologia empregada para explorar grandes conjuntos de dados a fim de encontrar padrões consistentes ou regras sistemáticas que ajudem na tomada de decisões é o Data Mining. Essa técnica é utilizada para analisar dados e extrair informações úteis, como em marketing de segmentação e detecção de fraudes.

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Esta definição se refere a conceitos de:
Data Mining.
Data Sources.
Big Data.
Data Warehouse.
Data Mart.

Sobre os tipos de nuvem que se referem sequencialmente aos conceitos acima:
PaaS, IaaS e SaaS.
IaaS, PaaS, SaaS.
SaaS, PaaS e IaaS.
PaaS, SaaS e IaaS.
SaaS, IaaS e PaaS.

Em um cenário empresarial, quais tecnologias seriam essenciais para analisar o comportamento do consumidor, otimizar operações logísticas e realizar previsões de mercado, integrando dados de diversas fontes para uma análise robusta?
Big Data, Inteligência Artificial, Data Mining.
Data Mining, Blockchain, Cloud
Inteligência Artificial, Criptomoedas, Data Mining.
Data Mining, Criptomoedas, Blockchain.
Blockchain, Data Mining, Big Data.

Qual tecnologia permite que sistemas façam previsões, tomem decisões e aprendam a partir de dados sem intervenção humana, sendo utilizada em aplicações como assistentes virtuais e sistemas de recomendação?
Blockchain.
Big Data.
Criptomoedas.
Inteligência Artificial.
Cloud

Podemos caracterizar estas etapas como 4 fases sequenciais:
Armazenamento, Aquisição, Distribuição e Uso.
Aquisição, Distribuição, Armazenamento e Uso.
Armazenamento, Distribuição, Aquisição e Uso.
Aquisição, Armazenamento, Distribuição e Uso.
Aquisição, Distribuição, Uso e Armazenamento.

Estas descrições referem-se, respectivamente, a:
I - Data Mining, II - Data Warehouse, III - Business Intelligence
I - Data Visualization, II - Business Intelligence, III - Data Warehouse
I - Machine Learning, II - Data Science, III - Big Data
I - Data Analytics, II - Business Intelligence, III - Data Warehouse
I - Business Analytics, II - Big Data, III - Cloud Storage

As características do Big Data exemplificadas por essas situações são, respectivamente:
Velocidade, Variedade e Volume.
Volume, Valor e Velocidade.
Valor, Volume e Velocidade.
Volume, Valor e Velocidade.
Variedade, Valor e Veracidade.

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