Aula 2 Flashcards

1
Q

Qual é o objetivo da inteligência artificial (IA) em sistemas de negócios?

A

“O objetivo da inteligência artificial (IA) está relacionado ao fornecimento de sistemas de computador ou softwares capazes de efetuar ações semelhantes ao raciocínio humano sobre um conjunto de dados, como uma entrada, e que operem sobre o que se assemelha ao pensamento humano, para um resultado considerado saída de dados ou informações tratadas.”

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2
Q

Como os recursos disponibilizados pela IA podem ser utilizados nos negócios?

A

“Os diferentes recursos disponibilizados pela IA podem se apresentar como o cerne para um plano de atendimento aos diversos tipos de demandas solicitadas aos negócios.”

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3
Q

O que é inteligência emocional na IA?

A

“A inteligência emocional está relacionada à possibilidade do reconhecimento das emoções humanas por parte da tecnologia aplicada. Origina-se com base na figura humana capturada no formato de imagem de rosto, possibilitando identificar emoções como a raiva, o desejo, a alegria, o amor, entre outras.”

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4
Q

Quais são as aplicações da inteligência emocional?

A

“O aprendizado de padrão é utilizado em diversas aplicações e fins específicos de áreas como a de jogos digitais, educação médica e segurança.”

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5
Q

O que caracteriza a inteligência humanizada?

A

“A inteligência humanizada tem como características, além da adaptabilidade, a autoconsciência dentro de um contexto de inteligência social.”

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6
Q

Como a inteligência cognitiva difere da inteligência artificial tradicional?

A

“A inteligência cognitiva pode ser entendida como uma evolução da inteligência artificial. Enquanto as técnicas utilizadas em IA têm seu aprendizado baseado em padrões que são seguidos até receberem novos treinamentos, a técnica utilizada na inteligência cognitiva, além do aprendizado baseado em um padrão, é capaz de efetuar ações baseadas em aprendizado e raciocínio.”

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7
Q

O que são métricas de desempenho e como são utilizadas?

A

“As métricas de desempenho podem ser compreendidas como dados brutos de modo geral. Sua representação ocorre por meio de valores numéricos e de outras formas. Sua utilização é usada para mensurar o desempenho de estratégias ou processos. Usualmente, as métricas são usadas na identificação de tendências e na projeção de cenários. Dessa forma, orientam as tomadas de decisão na gestão empresarial.”

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8
Q

Como os indicadores de desempenho complementam as métricas na gestão empresarial?

A

“Os indicadores de resultado são medidores de desempenho, derivando das métricas na possiblidade de auxílio aos gestores a compreender os dados obtidos pelas métricas de maneira bruta. Podemos ainda considerar os indicadores de desempenho como um conjunto de medidas utilizadas pelas empresas de forma a medir sua performance em um determinado período com base em um histórico.”

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9
Q

Qual é a relação entre KPIs e métricas de desempenho?

A

“Os indicadores de desempenho podem ser representados por KPIs. Estes permitem que seja realizada uma avaliação mais detalhada acerca do conteúdo mostrado pelas métricas. Nesse sentido, podemos considerar todos os KPIs como métricas, mas nem todas as métricas podem ser consideradas KPIs.”

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10
Q

Como o método OKR contribui para o alinhamento estratégico dentro de uma empresa?

A

“O método OKR (Objective and Key Result) é um sistema simplificado que visa ao alinhamento e comprometimento com metas mensuráveis. Ele define o andamento da organização com foco na garantia do direcionamento e priorização de ações em constante andamento.”

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11
Q

Por que as empresas utilizam medição de desempenho?

A

As empresas utilizam medição de desempenho para monitorar seu desempenho financeiro, alinhar a organização com objetivos estratégicos, obter insights sobre o desempenho atual e facilitar ações corretivas e melhorias. Além disso, ajuda na criação de um esquema justo de distribuição de recompensas.

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12
Q

O que é o Balanced Scorecard e como ele ajuda as empresas?

A

O Balanced Scorecard é um sistema de medição de desempenho que utiliza quatro perspectivas: financeira, do cliente, interna de negócios e de inovação e aprendizagem. Ele ajuda as empresas a equilibrar suas medidas financeiras com outras capacidades críticas para o sucesso a longo prazo, como satisfação do cliente, eficiência operacional e inovação.

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13
Q

Quais são os benefícios e limitações da medição de desempenho?

A

Os benefícios incluem aumento da motivação e clareza dos critérios de sucesso para os funcionários, além de fornecer dados para tomadas de decisão informadas. No entanto, as limitações incluem o risco de focar em métricas que não são representativas do sucesso real da organização, criar competição interna prejudicial e gerar burocracia excessiva.

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14
Q

Como o método Hoshin Kanri da Toyota exemplifica a eficácia da medição de desempenho?

A

O Hoshin Kanri é um processo anual usado pela Toyota para traduzir estratégias de nível superior em objetivos tangíveis para diferentes equipes e departamentos. Utiliza um processo de “catchball”, onde metas e medidas são comunicadas verticalmente na organização. Isso alinha todos os níveis da organização para alcançar as estratégias definidas.

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15
Q

O que é Big Data e quais são seus principais aspectos?

A

Big Data refere-se ao grande volume de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, que são coletados de diversas fontes como transações financeiras, mídias sociais, sensores, entre outros. Seus principais aspectos são volume (quantidade de dados), velocidade (velocidade de geração e processamento dos dados) e variedade (diversidade de formatos de dados).

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16
Q

Além dos três Vs (volume, velocidade e variedade), quais são os outros dois Vs que caracterizam o Big Data informalmente?

A

Além de volume, velocidade e variedade, os outros dois Vs são:

Complexidade: Refere-se à diversificação e ampliação das fontes de dados, o que torna complexo relacioná-los, agrupá-los, filtrá-los e convertê-los entre sistemas.
Variabilidade: Diz respeito à inconsistência nos fluxos de dados, com picos periódicos devido a eventos ou tendências, como informações em redes sociais que geram flutuações nos dados.

17
Q

Quais são as fases principais do processo de Big Data?

A

As fases do processo de Big Data incluem:

Coleta de dados: Aquisição e gravação dos dados, seguida pela limpeza, formatação e validação para eliminar erros e dados incompletos.
Integração e agregação: Combinação dos diferentes tipos e formatos de dados coletados, com categorização e definição de critérios de segurança.
Análise e modelagem: Processo conduzido por cientistas de dados para extrair insights dos dados tratados, envolvendo habilidades em ciência da computação, matemática, estatística e conhecimento de negócios.

18
Q

O que é data mining e qual é seu objetivo principal?

A

Data mining refere-se à extração de conhecimento implícito em grandes volumes de dados. Seu objetivo principal é extrair informações úteis e insights significativos que podem ser utilizados para tomada de decisões estratégicas.

19
Q

Quais são os tipos de dados que podem ser minerados?

A

Existem dois principais tipos de dados que podem ser minerados: dados estruturados e não estruturados. Os dados estruturados são organizados em tabelas com linhas e colunas, facilitando o processamento por sistemas de gerenciamento de banco de dados. Já os dados não estruturados não possuem uma formatação específica, como textos em documentos, imagens, e-mails e posts em redes sociais.

20
Q

Quais são os principais métodos de data mining?

A

Os principais métodos de data mining incluem classificação, relacionamento entre variáveis, cluster (ou agrupamento), sumarização, dependência e regras de associação. Cada método tem seu propósito específico, como agrupar observações em classes, estabelecer associações entre variáveis, agrupar dados em clusters baseados em similaridade, resumir conjuntos de dados e identificar padrões de associação entre campos de banco de dados.