Questões de Concurso
Sobre bi (business intelligence) em banco de dados
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I. Ferramentas de BI permitem a criação de dashboards interativos e visualizações em tempo real.
II. O SQL é ideal para consultas e manipulação direta de dados armazenados em grandes bancos de dados.
III. O MS Excel oferece maior flexibilidade em análises locais com fórmulas personalizadas.
Está correto o que se afirma em
• ID Processo: identificador do processo.
• Data Abertura: data de início do processo, no formato AAAA-MM-DD.
• Status: status atual do processo (“em andamento”, “finalizado” ou “arquivado”).
• Tempo Tramitacao: tempo total de tramitação do processo (em dias).
• Vara: nome da vara judicial responsável.
Para alcançar o objetivo, o analista seguiu as etapas a seguir:
1. Coleta: exportou os dados do sistema interno do Tribunal em formato CSV.
2. Tratamento: corrigiu inconsistências na variável ID_Processo e eliminou duplicatas.
3. Armazenamento: salvou a base tratada em um banco de dados SQL para posterior consulta.
4. Integração e visualização: conectou o banco de dados SQL ao Power BI, criando gráficos interativos que exibem, para cada vara judicial, a distribuição de processos por status e o tempo médio de tramitação.
Com base no contexto, é INCORRETO afirmar que:
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
Modelos de machine learning em analytics não precisam de supervisão após serem implementados.
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
Analytics pode ajudar a personalizar a experiência do cliente.
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
Analytics e BI são utilzados para medir o desempenho de KPIs (indicadores‑chave de desempenho).
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
A coleta de dados em BI pode vir de diferentes fontes, como CRM, ERP ou redes sociais.
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
Ferramentas de BI, como power BI e tableau, facilitam a visualização de dados.
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
BI e analytics são eficazes independentemente da qualidade dos dados.
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
Analytics é utilizado para prever resultados futuros com base em dados passados.
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
Análises em tempo real sempre fornecem os insights mais precisos para a tomada de decisão.
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
A análise descritiva é responsável por prever eventos futuros com base em dados passados.
Business inteligence (BI) e analytics são ferramentas que estão ajudando as empresas a entenderem melhor a dinâmica de seus próprios negócios e estão cada vez mais presentes nas preocupações dos responsáveis pela infraestrutura de TI. Com base nessa informação, julgue o item a seguir.
BI ajuda as empresas a tomarem decisões fundamentadas em dados.
Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
A análise preditiva utiliza algoritmos estatísticos e modelos de machine learning para identificar padrões históricos nos dados e projetar tendências futuras, de forma a guiar decisões proativas e permitir a antecipação de cenários críticos para o negócio.
No que concerne à Microsoft Power Platform, julgue o item que se segue.
As funções DAX (data analysis expression) do Power BI são de uso exclusivo de fontes de dados que estejam no formato de arquivos .txt.
No que concerne à Microsoft Power Platform, julgue o item que se segue.
A ferramenta Power BI utiliza a linguagem de programação Power Query para codificar as consultas às bases de dados utilizadas em um painel.
No que concerne à Microsoft Power Platform, julgue o item que se segue.
Em uma tabela que contenha uma coluna de data, é possível utilizar uma função nativa do Power BI para adicionar uma nova coluna com o dia da semana correspondente àquela data.
O conceito de BI 3.0 (Business Intelligence 3.0) é caracterizado pela introdução de soluções de inteligência artificial para tomada de decisões automatizadas em tempo real.
Em uma abordagem de Analytics, a análise descritiva permite que eventos futuros sejam previstos com base em dados históricos e algoritmos de machine learning.
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