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ID
2986201
Banca
FCC
Órgão
SEFAZ-BA
Ano
2019
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Além dos indicadores reativos que, uma vez implantados, automaticamente detectam as ocorrências com base nos indicadores mapeados, existem também os controles proativos, que requerem que os gestores os promovam periodicamente. Uma das técnicas que os gestores podem usar requer que sejam selecionadas, exploradas e modeladas grandes quantidades de dados para revelar padrões, tendências e relações que podem ajudar a identificar casos de fraude e corrupção. Relações ocultas entre pessoas, entidades e eventos são identificadas e as relações suspeitas podem ser encaminhadas para apuração específica. As anomalias apontadas por esse tipo de técnica não necessariamente indicam a ocorrência de fraude e corrupção, mas eventos singulares que merecem avaliação individualizada para a exclusão da possibilidade de fraude e corrupção e, no caso da não exclusão, uma investigação.

                                                                    (Adaptado de: TCU - Tribunal de Contas da União)


O texto se refere à técnica de

Alternativas
Comentários
  • Letra (b)

    Errei essa tbm na hora da prova por pensar em Data Warehouse

    Um data warehouse é um repositório para armazenamento em longo prazo de dados de várias origens, organizado de modo a facilitar a tomada de decisões gerenciais. Os dados são armazenados em um esquema unificado e geralmente são resumidos. Os sistemas de data warehouse fornecem recursos de análise de dados multidimensionais, coletivamente chamados de processamento analítico on-line (OLAP).

    Porém, de todos os meus resumos, a única parte que eu não me atentei foi o seguinte:

    Data mining é o processo de selecionar, explorar e modelar grandes quantidades de dados para revelar padrões, tendências e relações que podem ajudar a identificar casos de fraude e corrupção.

    Pior que, ainda nos meus resumos, tinha as seguintes informações:

    1) FCC - Analista de Gestão (SABESP)/Publicidade e Propaganda/2018

     

    O conceito de Data Mining descreve:

     

    O uso de teorias, métodos, processos e tecnologias para organizar uma grande quantidade de dados brutos para identificar padrões de comportamentos em determinados públicos.

     

     

    2) FCC - Analista (DPE RS)/Tecnologia da Informação/Banco de Dados/2017

     

    Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o Data Mining, que se constitui em uma técnica, para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a princípio ocultos, importantes à aplicação.

     

    Observe uma interessante descrição do conceito de data mining mostrado abaixo:

     

    Data mining é uma expressão inglesa ligada à informática cuja tradução é mineração de dados.

    Consiste em uma funcionalidade que agrega e organiza dados, encontrando neles padrões, associações, mudanças e anomalias relevantes.

  • Data Mining (Mineração de Dados): consiste na análise de grandes quantidades de dados a fim de encontrar padrões e regras que possam, por exemplo, ser usados para orientar a tomada de decisões; É o processo de explorar grandes quantidades quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados.

    Resposta: E

  • Em 99% das vezes, se falou em "padrões", assinale Data Mining.

  • DATA MINING

    Processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes.

    Descobrir regras, identificar fatores e tendências-chave, descobrir padrões e relacionamentos ocultos.

  • Quando a questão falar em modelar e explorar grandes conjuntos de dados, com o objetivo de encontrar relacionamentos ocultos e detectar anomalias, você já pode ficar certo que se trata de mineração de dados, ou data mining.

    Gabarito: E

  • Data Mining 

       

      Relacionado à Garimpagem

      Relacionado à Mineração de dados

       Open-end

  • (E)

    DATA MINING (MINERAÇÃO DE DADOS):

    • Busca descobrir novos padrões, analisar tendências.

    • Efetua limpeza de dados;

    • Faz integralização (reúne os dados em repositório);

    • Compatibiliza padrões;

    • Diminuí uma amostra, para análise, sem que se perca a sua representatividade.

    O DM realiza uma demonstração de padrões e atribuí aos mesmos um nome. É responsável por classificar (categoriza os dados categóricos e faz estimativa em casos de dados numéricos). A partir de tais iniciativas, torna-se possível predizer valores futuros de atributos e agrupá-los (clustering), junto a elementos similares. Por fim, é feita uma associação (SE... ENTÃO), que é capaz de relacionar os seguimentos.

    BUSINESS INTELLIGENCE:O BI é composto, basicamente, por ferramentas, infraestrutura, profissionais (corpo técnico) e dados. A junção desses componentes é o que permite a criação e manutenção de um sistema de apoio a decisão dentro da organização.

    DATA WAREHOUSE:Um data warehouse é um tipo de sistema de gerenciamento de dados projetado para ativar e fornecer suporte às atividades de business intelligence (BI), especialmente a análise avançada. Os data warehouses destinam-se exclusivamente a realizar consultas e análises avançadas e geralmente contêm grandes quantidades de dados históricos. Os dados em um data warehouse geralmente são derivados de uma ampla variedade de fontes, como arquivos de "log" de aplicativos e aplicativos de transações.

  • Gente, toda vez que a questão disser, grande quantidade de dados, já pensa no DATA MINING.

    aí vc lembra que o (min) é máximo, que é igual a grandes quantidades. fiz 3 questões, e acertei todas. façam o teste.

    GAB:LETRA, E.

    Avante´PCDF.