Questões de Concurso Público CNMP 2015 para Analista do CNMP - Tecnologia de Informação e Comunicação Desenvolvimento de Sistemas

Executive Information Systems (EIS) ou Sistemas de Informações Executivas, que são baseados em relatórios analíticos, normalmente utilizados por usuários de nível operacional.

Online Analytical Processing (OLAP), também conhecidos como sintéticos, que baseiam-se em transações, como: Sistemas Contábeis; Aplicações de Cadastro; Sistemas de Compra, Estoque, Inventário; ERPs; CRMs.

Decision Support Systems (DSS) ou Sistemas de Apoio a Decisão, voltados para profissionais que atuam no nível estratégico das empresas, como diretoria e presidência. Oferecem, para tanto, um conjunto de indicadores chave de desempenho como o CMMI.

Management Information Systems (MIS) ou Sistemas de Informações Gerenciais, que permitem análises mais profundas, com a realização de simulações de cenários. Por vezes, utilizam-se de ferramentas de Data Mining para identificação de cruzamentos não triviais. São utilizados por analistas de negócio no nível tático.

Online Transactional Processing (OLTP) ou Sistemas transacionais, que fornecem subsídio para tomadas de decisão a partir de análises realizadas sobre bases de dados históricas, por vezes com milhões de registros a serem totalizados.

As ferramentas de Data Mining permitem ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Esses tipos de ferramentas podem utilizar técnicas avançadas de computação como redes neurais, algoritmos genéticos e lógica nebulosa, dentre outras.

Data Mining é o processo de descobrir conhecimento em banco de dados, que envolve várias etapas. O KDD – Knowledge Discovery in Database é uma destas etapas, portanto, a mineração de dados é um conceito que abrange o KDD.

A etapa de KDD do Data Mining consiste em aplicar técnicas que auxiliem na busca de relações entre os dados. De forma geral, existem três tipos de técnicas: Estatísticas, Exploratórias e Intuitivas. Todas são devidamente experimentadas e validadas para o processo de mineração.

Os dados podem ser não estruturados (bancos de dados, CRM, ERP), estruturados (texto, documentos, arquivos, mídias sociais, cloud) ou uma mistura de ambos (emails, SOA/web services, RSS). As ferramentas de Data Discovery mais completas possuem conectividade para todas essas origens de dados de forma segura e controlada.

Estima-se que, atualmente, em média, 80% de todos os dados disponíveis são do tipo estruturado. Existem diversas ferramentas open source e comerciais de Data Discovery. Dentre as open source está a InfoSphere Data Explorer e entre as comerciais está a Vivisimo da IBM.