Questões de Concurso
Comentadas sobre bi (business intelligence) em banco de dados
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No Power BI, a construção de modelos semânticos permite estabelecer relacionamentos entre tabelas para que os dados possam ser analisados conjuntamente. Durante a avaliação de uma medida, os filtros aplicados a uma tabela podem alcançar outra tabela por meio desses relacionamentos. Em determinadas situações, uma expressão DAX precisa utilizar temporariamente um relacionamento existente no modelo que se encontra inativo, sem alterar permanentemente sua configuração.
A função DAX destinada a finalidade acima descrita é:
I. Os dados dos sistemas transacionais serão extraídos periodicamente para repositório analítico, preservando-se mecanismos que permitam identificar a fonte, o momento da extração e as transformações aplicadas;
II. Para acelerar correções, usuários da controladoria poderão alterar diretamente valores consolidados no painel, sem modificação da base de origem, desde que registrem justificativa em campo de texto;
III. Serão adotados perfis de acesso diferenciados, inclusive porque determinados conjuntos utilizados na análise contêm dados pessoais que não são necessários a todos os usuários;
IV. Indicadores gerenciais serão calculados mediante regras parametrizadas e versionadas, permitindo identificar qual regra estava vigente na geração de determinado relatório;
V. Após a consolidação dos dados no ambiente analítico, os registros de origem poderão ser eliminados sempre que o painel reproduzir seus valores, pois a consistência matemática entre totalizadores é suficiente para garantir auditabilidade.
À luz dos requisitos de governança da informação, controles internos, auditabilidade e proteção de dados, assinale a alternativa que apresenta a avaliação tecnicamente mais adequada.
Nesse contexto, a principal finalidade do BI é
Relacione os conceitos a seguir às respectivas características.
1. Business Intelligence (BI)
2. Indicador-chave de desempenho (KPI)
3. Data Mining
4. Relatório gerencial
( ) Medida utilizada para acompanhar o desempenho de uma atividade, processo ou serviço em relação a determinado objetivo ou resultado esperado.
( ) Aplicação de técnicas de análise sobre conjuntos de dados com o propósito de identificar padrões, associações, tendências ou relações potencialmente úteis.
( ) Conjunto de métodos, processos e tecnologias empregados para transformar dados em informações que apoiem análises e decisões.
( ) Forma estruturada de apresentação de informações destinada a comunicar resultados, ocorrências ou desempenho aos responsáveis pela gestão.
Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.
Assinale a alternativa que apresenta uma característica tecnicamente associada aos dashboards interativos utilizados em ferramentas como Power BI, Tableau e Metabase.
No contexto da modelagem dimensional clássica utilizada em sistemas de apoio à decisão e BI, a tabela centralizadora, que abriga as métricas numéricas, os fatos de negócio e as chaves estrangeiras de amarração das dimensões, é a
recurso de BI utilizado para essa análise é denominado
Considerando esse mecanismo de abstração de dados, assinale a afirmativa correta.
Diante da demanda apresentada, assinale a afirmativa correta sobre a aplicação de BI nesse cenário.
Clericuzi et al. (2006), citados por Pedroso et al. (2024), destacam que as tecnologias de Inteligência de Negócios (Business Intelligence) necessitam de componentes robustos para garantir a coleta, processamento e análise eficazes dos dados empresariais.
A tecnologia que NÃO está ligada diretamente ao BI é:
I- Em processos de ETL, a etapa de transformação pode envolver padronização de formatos, tratamento de valores ausentes, remoção de duplicações, conversão de tipos, aplicação de regras de negócio e conformidade entre dimensões oriundas de fontes distintas.
II- A qualidade dos dados em ambientes analíticos depende exclusivamente da ferramenta de visualização utilizada, pois inconsistências de origem, duplicidades, ausência de chaves de integração e divergências semânticas são corrigidas automaticamente durante a renderização dos dashboards.
III- Técnicas de Data Mining podem ser utilizadas para identificar padrões, associações, agrupamentos, classificações ou tendências em grandes conjuntos de dados, mas seus resultados exigem interpretação crítica, validação e atenção a vieses, qualidade da amostra e pertinência do modelo.
IV- A carga incremental em um Data Warehouse elimina a necessidade de controle temporal dos dados, pois qualquer alteração em sistemas de origem deve sobrescrever integralmente os registros históricos para preservar apenas o estado atual das informações.
Analisadas as sentenças, estão CORRETAS apenas:
I- Em uma arquitetura de Business Intelligence, um Data Warehouse deve substituir integralmente os sistemas transacionais da organização ao registrar operações diárias com alto volume de inserções, atualizações e exclusões em tempo real.
PORQUE
II- Em modelagem dimensional, tabelas fato armazenam exclusivamente descrições textuais de entidades de negócio, enquanto tabelas dimensão concentram medidas quantitativas, chaves de transações e valores numéricos agregáveis utilizados nas consultas OLAP.
Analisadas as sentenças, é CORRETO afirmar que:
• Transacional e BI: o sistema de vendas gera registros financeiros que exigem consistência estrita (ACID). A equipe de analistas de negócios consome esses dados via painéis de BI que demandam baixa latência em consultas complexas com múltiplas junções (joins).
• Big Data e IA: o sistema de e-commerce gera petabytes de logs de navegação (clickstream) e dados de sensores IoT das lojas físicas (dados semiestruturados). A equipe de ciência de dados precisa acessar esses dados em seu formato bruto para treinar modelos preditivos, sem a perda de informações causada por agregações prematuras.
O arquiteto de dados precisa propor uma solução única que evite a duplicação de dados entre silos (um Data Warehouse para o BI e um Data Lake para a IA) e reduza o custo de armazenamento, mantendo a governança.
Considerando os requisitos apresentados e as características das arquiteturas modernas de dados, a abordagem arquitetural e de modelagem adequada é: