Questões de Concurso
Comentadas sobre bi (business intelligence) em banco de dados
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I. Dados primários, como listagem das vendas diárias e situação semanal do estoque. Período de tempo envolvido: passado e presente.
II. Dados secundários, como a média mensal das vendas e giro de estoques. Período de tempo envolvido: passado, presente e curto prazo.
III. Dados terciários, como previsão de vendas para os próximos cinco anos em vários cenários, simulação do comportamento do consumidor frente a novos produtos e jogos de empresas. Período de tempo envolvido: médio e longo prazo.
As informações descritas em I, II e III são conhecidas, respectivamente, como:
As ferramentas de business inteligence são consideradas ferramentas do tipo OLTP (online transaction processing).
O Módulo de ETL (extract transform load), dedicado à extração, carga e transformação de dados, coleta informações em fontes como sistemas ERP, arquivos com extensão TXT e planilhas Excel.
1. Um documento QlikView é um arquivo que contém tudo o que é necessário para realizar a análise de dados, incluindo os próprios dados.
2. A ferramenta QlikView deve ser instalada juntamente com um Gerenciador de Banco de Dados relacional para armazenar os dados que estão sendo processados.
3. Provê todos os recursos das ferramentas tradicionais de BI em uma arquitetura única.
4. O QlikView apresenta funções de ETL para extrair, transformar e carregar dados de uma ou várias fontes combinadas (Dados provenientes de Banco de Dados, Texto, EXCEL, XML)
Assinale a alternativa que indica todas as afrmativas corretas.
As tecnologias de bancos da dados, data mining e data warehouse têm sido utilizadas plenamente para a monitoração de ambientes operacionais, pois utilizam ontologias e inteligência artificial com agilidade e baixo custo operacional.
Na implementação de um BI, deve-se levar em conta o relacionamento de questões e suas respectivas decisões potenciais, como por exemplo: alinhamento de metas, questões de base relativas ao negócio, clientes, intervenientes e resultados esperados.
As redes neurais são sistemas computacionais embasados em codificação do conjunto das possíveis soluções, e não nos parâmetros de otimização; para relacionar cada caso a uma categoria, entre as várias categorias existentes, elas utilizam regras.
Um dos modelos de garimpagem de dados que pode ser utilizado na fase de análise é a agregação, que tem por objetivo calcular a probabilidade de uma amostra desconhecida pertencer a cada uma das classes possíveis, isto é, predizer a classe mais provável.
As lacunas que completam corretamente o texto estão expressas em