Prova Inteligência Empresarial

25062021 Disciplina INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL Aluno RAFAEL DE JESUS SOUZA Professor FLAVIA VANCINI FRACCHIONE MASSA CC07775 AV202008398134 AG Turma 9002 Avaliação 100 Nota Partic Av Parcial Nota SIA 20 100 pts INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL 1 Ref 106562 Qual das alternativas abaixo NÃO corresponde ao Conhecimento Explícito adquiredor principalmente pela informação Envolve conhecimento dos fatos Quase sempre pela educação formal Formado dentro de um contexto social e individual Está documentado em livros manuais bases de dados etc 2 Ref 106550 Surpir as organizações com informações a fim de preparálas para o acirramento da concorrência e da globalização dos mercados e função da Inteligência Empresarial Oportunidade de Negócio Gestão de Negócio Inteligência Competitiva 3 Ref 106390 Quanto aos aspectos TÍPICOS DE UMA DECISÃO indique a opção errada Existem centenas de alternativas Resultados podem correr no futuro Diferentes atitudes diante do risco Diversos objetivos possivelmente contraditórios Decisões não podem ser tomadas em grupo 4 Ref 106556 O diagrama de causaefeito também conhecido como Diagrama de Ishikawa ou diagrama espinha de peixe é uma ferramenta de representação da dispersão dos valores das causas e efeitos de um processo de produção em eixos xy do processo japonês de incentivo para qualidade nos serviços e produtos de variedades que constituem a espinha dorsal de um processo num gráfico para diminuição da variabilidade de 20 das causas mais influentes em relação a 80 dos efeitos através de um gráfico de barras de causas de forma agrupada por categorias que levam a um determinado efeito httpssimuladoestaciobralunosp253862100usercod310166488mattrintegracao202008398134 13 25062021 Estatuto Alunos 5 Ref 1099566 Os sistemas de informação podem ser classificados em sistemas OLTP Online Transaction Processing e sistemas OLAP Online Analytical Processing A respeito desses tipos de sistemas avalie as assertivas e siga a relação proposta entre elas I Em sistemas OLTP os dados normalmente estruturados em um modelo relacional normalizado em sistemas OLAP os dados são normalmente estruturados em um modelo multidimensional contudo esses sistemas estão interrelacionados PORQUE I Os sistemas OLAP na maioria das vezes obtêm dados a partir de processos ETL Extract Transform Load que recuperam e transformam os dados obtidos a partir das bases de dados dos sistemas OLTP A respeito dessas assertivas assinale a opção correta As assertivas I e II são propostas falsas As assertivas I e II são propostas verdadeiras e I e II é uma justificativa correta da I A assertiva I é uma proposição verdadeira e I e II é uma proposição falsa As assertivas I e II são proposições verdadeiras mas I e II não é uma justificativa correta da I 6 Ref 115169 Das seguintes afirmações NÃO pode ser considerada uma vantagem da utilização da Base de Modelos O uso de modelos permite a visão de consequências futuras A modelagem central se mostra mais rápida e experimentação com sistemas reais O uso de modelos apresenta um alto custo para determinar o direcionamento de decisões Como podendo contar com uma grande de decisões tornamos de decisão podendo garantir muito tempo para decidir qual modelo usar httpssimuladoestaciobralunosp253862100usercod310166488mattrintegracao202008398134 23 25062021 Estatuto Alunos 7 Ref 116086 Os conceitos e aplicações de data warehouse e visões de bancos de dados relacionados e sistemas transacionais possuem pontos em comum e por conta deles eventualmente são erroneamente considerados sinônimos Uma das diferenças entre visões de bancos de dados relacionais e data warehouses reside no fato de que visões relacionais de bancos de dados transacionais implementam como um de suas componentes a dimensão tempo que nem sempre está presente em data warehouses possuem estados com conteúdo dinâmico já que dependem dos estados das relações que referenciam diferentemente de data warehouses de natureza não volátil podem diferentemente de data warehouses ser implementadas com técnicas top down e bottom up podem ser indexadas ao contrário de data warehouses que por sua característica multidimensional são armazenadas em árvores AVL permitem a combinação dinâmica de seus dados em diferentes perspectivas pela aplicação de operações pivoting e roll up 8 Ref 103102 Nas ferramentas de navegação OLAP OnLine Analytical Processing é possível navegar entre diferentes níveis de detalhamento de um cubo de dados Supondose que um relatório esteja consolidado por Estados de um país o processo que possibilita que os dados passem a ser apresentados por cidades e bairros é denominado Top down Drill down Bottom up httpssimuladoestaciobralunosp253862100usercod310166488mattrintegracao202008398134 23