Questões de Concurso
Sobre bi (business intelligence) em banco de dados
Foram encontradas 419 questões
Q3086177
Banco de Dados
É considerada uma prática fundamental para assegurar o sucesso
de um projeto de Business Intelligence (BI) em uma organização
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Desenvolvimento de Software |
Q3086022
Banco de Dados
Na hora de colocar um projeto de BI em prática, mapear as fontes
de dados é primordial. É como preparar o terreno antes de
construir: se a base não for sólida, a casa não fica em pé. É
necessário garantir que as informações que vamos usar sejam
úteis, relevantes e de alta qualidade. Nessa fase, seguir as boas
práticas é fundamental para que os dados se encaixem nas
necessidades do negócio e nos objetivos do projeto. Mas cuidado!
Algumas abordagens podem acabar prejudicando tudo se não
forem bem executadas.
Assinale a opção que descreve uma prática não recomendada no mapeamento de fontes de dados para um projeto de BI.
Assinale a opção que descreve uma prática não recomendada no mapeamento de fontes de dados para um projeto de BI.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |
Q3085941
Banco de Dados
Uma empresa multinacional está desenvolvendo uma plataforma
avançada de Business Intelligence (BI) para integrar e analisar
dados provenientes de diversas unidades de negócio ao redor do
mundo. As fontes de dados incluem:
Sistemas transacionais estruturados: bancos de dados relacionais de ERP e CRM que armazenam informações sobre vendas, clientes e operações internas.
Dados semiestruturados: arquivos XML e JSON contendo registros de transações online e interações de usuários em aplicativos móveis.
Dados não estruturados: logs de servidores web, postagens em redes sociais, emails de suporte ao cliente dados de sensores IoT.
A empresa planeja implementar um Data Warehouse com um modelo multidimensional otimizado para permitir análises complexas e operações de OLAP que suportem a tomada de decisões estratégicas.
Durante o projeto, a equipe enfrenta os seguintes desafios:
Integração de dados heterogêneos: unificar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em um ambiente coeso.
Modelagem e otimização: desenvolver um modelo multidimensional que atenda às necessidades analíticas complexas, mantendo o desempenho. Definição de hierarquias e granularidades: estabelecer níveis adequados de detalhe para suportar operações de OLAP como drill-down e roll-up.
Com base nesse cenário, avalie as afirmativas a seguir:
I. Para mapear as fontes de dados heterogêneas, é essencial utilizar metadados padronizados que descrevam a estrutura, o significado e a qualidade dos dados, facilitando sua integração no Data Warehouse.
II. Na modelagem multidimensional, a adoção de um esquema em floco de neve (snowflake schema), com tabelas de dimensões normalizadas, melhora o desempenho das consultas OLAP em comparação com o esquema estrela (star schema).
III. As operações de OLAP permitem análises em múltiplas dimensões; por exemplo, o slice fixa um valor em uma dimensão, enquanto o dice cria um subcubo selecionando valores específicos em múltiplas dimensões.
IV. A implementação de uma política de governança de dados clara e abrangente é fundamental para garantir a qualidade, consistência, segurança e privacidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida do projeto de BI.
Está correto o que se afirma em
Sistemas transacionais estruturados: bancos de dados relacionais de ERP e CRM que armazenam informações sobre vendas, clientes e operações internas.
Dados semiestruturados: arquivos XML e JSON contendo registros de transações online e interações de usuários em aplicativos móveis.
Dados não estruturados: logs de servidores web, postagens em redes sociais, emails de suporte ao cliente dados de sensores IoT.
A empresa planeja implementar um Data Warehouse com um modelo multidimensional otimizado para permitir análises complexas e operações de OLAP que suportem a tomada de decisões estratégicas.
Durante o projeto, a equipe enfrenta os seguintes desafios:
Integração de dados heterogêneos: unificar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em um ambiente coeso.
Modelagem e otimização: desenvolver um modelo multidimensional que atenda às necessidades analíticas complexas, mantendo o desempenho. Definição de hierarquias e granularidades: estabelecer níveis adequados de detalhe para suportar operações de OLAP como drill-down e roll-up.
Com base nesse cenário, avalie as afirmativas a seguir:
I. Para mapear as fontes de dados heterogêneas, é essencial utilizar metadados padronizados que descrevam a estrutura, o significado e a qualidade dos dados, facilitando sua integração no Data Warehouse.
II. Na modelagem multidimensional, a adoção de um esquema em floco de neve (snowflake schema), com tabelas de dimensões normalizadas, melhora o desempenho das consultas OLAP em comparação com o esquema estrela (star schema).
III. As operações de OLAP permitem análises em múltiplas dimensões; por exemplo, o slice fixa um valor em uma dimensão, enquanto o dice cria um subcubo selecionando valores específicos em múltiplas dimensões.
IV. A implementação de uma política de governança de dados clara e abrangente é fundamental para garantir a qualidade, consistência, segurança e privacidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida do projeto de BI.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |
Q3085939
Banco de Dados
Uma empresa da área financeira está desenvolvendo um sistema
de Business Intelligence que utiliza técnicas de modelagem
preditiva para detectar fraudes em transações em tempo real. Os
dados coletados são altamente voláteis e vêm de múltiplas fontes,
incluindo sistemas legados e serviços em nuvem. Para garantir a
eficiência e precisão do sistema, é necessário considerar aspectos
como qualidade dos dados, latência mínima e implementação de
algoritmos de inteligência artificial avançados.
Com base nesse cenário, a abordagem mais adequada para atender aos requisitos do sistema é
Com base nesse cenário, a abordagem mais adequada para atender aos requisitos do sistema é
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |
Q3085937
Banco de Dados
Em relação à análise de dados em Business Intelligence, a distinção
entre dados estruturados e não estruturados influencia
significativamente a escolha das ferramentas e técnicas de análise
utilizadas.
Assinale a opção que indica a principal diferença entre esses tipos de dados.
Assinale a opção que indica a principal diferença entre esses tipos de dados.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |
Q3085936
Banco de Dados
Você foi contratado como analista de dados em uma empresa que
está implementando um sistema de Business Intelligence (BI).
Durante uma reunião com a equipe de TI, discute-se sobre a
importância dos metadados no projeto.
Nesse contexto, em um sistema de BI, o principal objetivo dos metadados é
Nesse contexto, em um sistema de BI, o principal objetivo dos metadados é
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |
Q3085934
Banco de Dados
Sobre os conceitos de dados, informação, conhecimento e
inteligência, é correto afirmar que
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |
Q3085933
Banco de Dados
Uma empresa de exportações enfrenta dificuldades em acessar
dados atualizados sobre suas vendas e a satisfação de seus
clientes, o que dificulta a tomada de decisões estratégicas. Para
solucionar esse problema, o departamento de TI decidiu
implementar uma ferramenta de Business Intelligence (BI) que
permita a criação de relatórios e dashboards interativos. Com essa
solução, os gestores poderão visualizar gráficos atualizados, filtrar
informações por período ou região e identificar rapidamente
tendências e problemas.
Nesse contexto, uma das principais vantagens de utilizar dashboards que permitem a interação do usuário com os dados em ferramentas de BI é a
Nesse contexto, uma das principais vantagens de utilizar dashboards que permitem a interação do usuário com os dados em ferramentas de BI é a
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CODEVASF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CODEVASF - Analista em Desenvolvimento Regional - Área: Tecnologia da Informação |
Q3063521
Banco de Dados
Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.
DW é um processo que reúne e gerencia várias coleções de dados históricos, indexados e de alto valor, que passam por um processo de limpeza, processamento e transformação com vistas a análises estratégicas e avançadas.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CODEVASF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CODEVASF - Analista em Desenvolvimento Regional - Área: Tecnologia da Informação |
Q3063520
Banco de Dados
Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.
A análise de dados preditiva baseia-se em técnicas de estatística para determinar o que é mais provável de acontecer por meio da utilização da mineração de dados e pode prever se um cliente está propenso a se mudar para um concorrente.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CODEVASF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CODEVASF - Analista em Desenvolvimento Regional - Área: Tecnologia da Informação |
Q3063519
Banco de Dados
Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.
A interface gráfica consiste na utilização de um dos componentes de BI por gerentes e executivos para controlar a saúde ou o desempenho de um negócio, monitorar métricas e analisar a estratégia desse negócio.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CODEVASF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CODEVASF - Analista em Desenvolvimento Regional - Área: Tecnologia da Informação |
Q3063518
Banco de Dados
Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.
Modelagem dimensional é um tratamento aplicado na transformação de dados em ETL e na etapa de granularidade das tabelas, na qual dados armazenam um conjunto de atributos que descrevem os fatos, como produtos, vendas e mercado.
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
BNDES
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |
Q3048117
Banco de Dados
Uma empresa está desenvolvendo um dashboard interativo para monitorar o desempenho das vendas em tempo real. O
objetivo é fornecer uma visão clara e acessível para diferentes níveis de usuários, desde gerentes executivos até analistas
de dados. Foram definidos os seguintes requisitos:
1. Os dados de vendas precisam ser visualizados por região, produto e período de tempo.
2. O dashboard deve permitir aos usuários explorar dados específicos por meio de interações como filtros e drill-downs.
3. A organização dos elementos visuais deve ser intuitiva, priorizando informações críticas e mantendo um layout claro e acessível.
Com base nas boas práticas de design de dashboards, qual abordagem deve ser adotada para garantir que o dashboard seja eficaz e acessível para todos os usuários?
1. Os dados de vendas precisam ser visualizados por região, produto e período de tempo.
2. O dashboard deve permitir aos usuários explorar dados específicos por meio de interações como filtros e drill-downs.
3. A organização dos elementos visuais deve ser intuitiva, priorizando informações críticas e mantendo um layout claro e acessível.
Com base nas boas práticas de design de dashboards, qual abordagem deve ser adotada para garantir que o dashboard seja eficaz e acessível para todos os usuários?
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Macaé - RJ
Prova:
FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |
Q3047969
Banco de Dados
Power BI é uma ferramenta de análise de dados e visualização
desenvolvida pela Microsoft. Ela permite que empresas e usuários
individuais criem relatórios interativos e dashboards dinâmicos
para análise e visualização de dados.
No Power BI, a opção mais adequada para criar uma medida que calcula a soma de vendas acumulada ao longo do tempo, respeitando o contexto de filtro aplicado na visualização é
No Power BI, a opção mais adequada para criar uma medida que calcula a soma de vendas acumulada ao longo do tempo, respeitando o contexto de filtro aplicado na visualização é
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
Prefeitura de Rio Branco - AC
Prova:
IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |
Q3035512
Banco de Dados
Na análise de dados de vendas de um novo produto, um
analista deseja comparar as médias de vendas em
diferentes regiões para determinar se existem diferenças
significativas. Se a distribuição dos dados não segue uma
forma conhecida e não pode ser assumida como normal,
qual abordagem estatística o analista deve utilizar para
realizar essa comparação?
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
Prefeitura de Rio Branco - AC
Prova:
IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |
Q3035511
Banco de Dados
Uma equipe de análise de dados em uma empresa de
consultoria financeira está realizando uma análise
exploratória dos dados de mercado para identificar
tendências e padrões que possam informar estratégias de
investimento. Qual método de representação gráfica é
particularmente útil para visualizar a distribuição de retornos
de investimento ao longo do tempo?
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
Prefeitura de Rio Branco - AC
Prova:
IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Sistemas - Especialização em Banco de Dados |
Q3034870
Banco de Dados
Na avaliação de um modelo de classificação binária para
detecção de fraude na arrecadação de impostos da
Prefeitura de Rio Branco a partir de um conjunto de dados
conhecido, obteve-se uma matriz de confusão, assim
caracterizada: a matriz apresenta 200 verdadeiros positivos,
100 verdadeiros negativos, 40 erros tipo I e 20 erros do tipo
II.
As métricas revocação (recall) e precisão são iguais a, respectivamente:
As métricas revocação (recall) e precisão são iguais a, respectivamente:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-AC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-AC - Analista de Tecnologia da Informação - Área: Sistemas de Informação |
Q3034010
Banco de Dados
Julgue o próximo item, referente ao Power BI.
Na composição de painéis no Power BI, é possível adicionar
informações a respeito de indicadores-chave de performance
(KPI).
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-AC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-AC - Analista de Tecnologia da Informação - Área: Sistemas de Informação |
Q3034009
Banco de Dados
Julgue o próximo item, referente ao Power BI.
No Power BI, há uma limitação de integração de ferramentas
de visualização de dados com linguagens de programação,
principalmente porque esse software é restrito às linguagens
DAX (data analysis expressions) e M (power query) e não
suporta linguagens como R e Python para análises
estatísticas avançadas e aprendizado de máquina.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-AC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-AC - Analista de Tecnologia da Informação - Área: Sistemas de Informação |
Q3034008
Banco de Dados
Julgue o próximo item, referente ao Power BI.
O Power BI permite a realização de modelagem estrela.
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