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ID
2846377
Banca
FCC
Órgão
SEFAZ-SC
Ano
2018
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

As aplicações de Business Intelligence, nas últimas décadas, se utilizam de dados multidimensionais, armazenados em Data Warehouse, para gerar visões de negócios baseados em análises

Alternativas
Comentários
  • Prescritiva não?

  • Essas análises de dados não são baseados no Big Data? A alternativa cita Business Intelligence. São conceitos diferentes.

  • A análise prescritiva busca trazer informações de consequências dos acontecimentos previstos (preditiva).

    Preditiva --> foca nas tendências de consumo

    Prescritiva --> panorama dos tipos de produtos que serão mais desejados ou impacto dessas tendências no montante das vendas

    A análise prescritiva está mais ligada à Data Science (mais avançada que BI).

  • cespe valida isso

    Uma empresa, ao implementar técnicas e softwares de big data, deu enfoque diferenciado à análise que tem como objetivo mostrar as consequências de determinado evento.

    Essa análise é do tipo

    A preemptiva.

    B perceptiva.

    C prescritiva.

    D preditiva.

    E evolutiva.

  • Eu matei a questão só sabendo que BI não prescreve nada, apenas fornece informações:

    A solução de BI tem foco na coleta, organização, transformação e disponibilização de dados estruturados para a tomada de decisão, além de permitir a análise preditiva de forma rápida e assertiva às organizações. Fornece insights e tendências aos gestores para que eles possam criar diretrizes eficientes e eficazes para o alcance dos resultados empresariais almejados.

    Não confundir BI com Big Data, são coisas diferentes, mas não excludentes entre si, podem trabalhar juntas.

  • Análise descritiva - Considerado como o primeiro nível de análise e com foco no cenário passado/atual, onde é possível entender o que está acontecendo no seu negócio. Por exemplo: a visão do faturamento da empresa nas últimas 12 semanas.

    Análise diagnóstica - No segundo nível de análise, são montado os diagnósticos para entender as possíveis explicações os resultados do cenário passado/atual. Neste nível surgem os primeiros insights baseados no passado para identificar os pontos de melhoria. Por exemplo: a visão das principais regiões com queda no faturamento e incidência de ruptura no abastecimento.

    Análise preditiva - O terceiro nível começamos a falar de tendências , o que nos auxilia a entender o futuro. Utilizando-se de técnicas de previsão e machine learning e possível identificar os melhores pontos de ação. Por exemplo: identificar as lojas com maior previsão de falso abastecimento.

    Análise prescritiva - Neste nível, chega o momento de apresentar a solução do problema e o retorno esperado. O responsável pode decidir a melhor opção para solucionar o problema ou, ainda, quais as decisões que o sistema poderá escolher sozinho automatizando, assim a própria ação corretiva. Por exemplo: ao analisar queda de vendas, você saberá em quais lojas atuar após acumular todas as informações até aqui e o caminho para definir qual escolha será mais efetiva em determinada situação.

     

    Fonte:

    Gabarito: Letra D

  • Comentários: conforme vimos em aula, Business Intelligence (BI) é capaz de fornecer uma visão dos dados facilitando análises diagnósticas, descritivas e até preditivas para suportar a tomada de decisão, mas não prescritiva (Letra D).

  • acertei a D porque nem sabia que prescritiva existe, deveria ser correta a A

    Quais são os principais tipos de análise de dados?

    Análise descritiva: está chovendo, você está molhado (não faz julgamentos, só monitora algo baseando-se nos dados disponíveis)

    Análise diagnóstica: está chovendo porque tem nuvens e a umidade do ar está em 100%, você vi se molhou (gera insights baseando-se no passado)

    Análise preditiva: amanhã estará chovendo e com 100% de umidade do ar, você vai se molhar (IA, estatística, histórico e data mining, faz machine learning)

    Análise prescritiva: na chuva de amanhã se você sair sem guarda-chuvas então você vai se molhar, mas vai chover demais então saia com uma capa-de-chuva e um guarda-chuvas ou nem saia de casa (data science, precisa de um empurrão humano, porque o humano precisa mostrar os caminhos que quer seguir)

  • A análise prescritiva está relacionada a Business Analytics, não a Business Inteligence.

  • LETRA D

    Tarefas descritivas: tarefas focadas em achar padrões reconhecidos por seres humanos para descrever os dados.

    Tarefa preditivas: realizam uma inferência sobre os dados atuais para fazer previsões futuras sobre os dados .

    Tarefa diagnóstica: examina dados ou conteúdos p/ responder “Pq isso aconteceu”

     

    • prescritiva não entra no BI

    fonte: estratégia concursos