Aula 5 Flashcards

1
Q

Como o BI transforma dados brutos em informações úteis para as empresas?

A

“O BI transforma dados brutos e maciços coletados por várias fontes em informações úteis que suportam as operações de negócios, proporcionando estabilidade de longo prazo para a empresa.”

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2
Q

Qual é a importância de analisar dados históricos de negócios no contexto do BI?

A

“À medida que as empresas crescem, há uma necessidade premente de analisar dados históricos de negócios para prever tendências futuras e melhorar a previsão de negócios.”

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3
Q

Como o BI pode ajudar os gestores de negócios a tomar decisões baseadas em dados em tempo real?

A

“O BI permite que gestores de negócios tomem decisões baseadas em dados adquiridos em tempo real, colocando a empresa à frente de seus concorrentes.”

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4
Q

Quais são as principais diferenças entre a perspectiva tradicional e a nova geração de BI?

A

“Enquanto a perspectiva tradicional de BI está focada em ETL e relatórios, a nova geração de BI é mais centrada na exploração e visualização de dados para uma compreensão mais profunda do Big Data.”

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5
Q

Por que as técnicas de exploração e visualização de dados são essenciais em ambientes empresariais modernos?

A

“À medida que os bancos de dados se expandem, técnicas de exploração e visualização de dados são essenciais para proporcionar uma compreensão mais ampla e eficaz do Big Data, ajudando as empresas a operar e competir globalmente.”

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6
Q

Como a Inteligência de Negócios (BI) está relacionada ao processamento e análise de big data?

A

“A inteligência de negócios está ligada a sistemas projetados para agilizar a coleta, o processamento e a análise de big data, permitindo que as organizações compreendam melhor os grandes volumes de dados que coletam.”

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7
Q

Quais são as deficiências comuns do BI que limitam seu valor para os negócios?

A

“Por mais útil que seja, o BI enfrenta limitações, como a capacidade de operar grandes volumes de dados coletados de forma eficiente.”

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8
Q

Como a IA pode melhorar a funcionalidade dos aplicativos e sistemas de BI?

A

“A inteligência artificial aumenta a funcionalidade dos aplicativos e sistemas de inteligência de negócios ao permitir a divisão de grandes volumes de big data em insights granulares, proporcionando uma compreensão mais profunda e ampla para as organizações.”

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9
Q

Por que a combinação de IA e BI é crucial para o entendimento do valor de componentes menores em uma perspectiva mais ampla?

A

“Com a utilização de IA, a inteligência de negócios pode dividir grandes volumes de dados em insights granulares, permitindo que as organizações compreendam melhor o valor de componentes menores dentro de um contexto mais amplo.”

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10
Q

Como a gestão do conhecimento pode impactar diretamente a cadeia produtiva de uma organização?

A

“A experiência profissional possibilita um processo efetivo de gestão do conhecimento, que demanda uma elevada quantidade de decisões, influenciando diretamente na cadeia produtiva da organização.”

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11
Q

Qual é o papel das ferramentas computacionais no processo de gestão do conhecimento?

A

“Inúmeras ferramentas computacionais efetuam ações de estratificação e armazenamento de dados para auxiliar o processo de gestão, principalmente na análise de dados que geram informações úteis para a geração de conhecimento.”

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12
Q

Quais são as técnicas principais de mineração de dados mencionadas no texto?

A

“O texto menciona técnicas como classificação, regressão, associação, detecção de outliers e segmentação, todas fundamentais para extrair informações valiosas a partir de grandes volumes de dados.”

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13
Q

Como a mineração de dados contribui para a tomada de decisão nas empresas?

A

“A mineração de dados permite encontrar padrões e relacionamentos nos dados, fornecendo insights que ajudam as empresas a melhorar o entendimento das necessidades dos clientes, aumentar receitas, reduzir custos e melhorar o relacionamento com os clientes.”

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14
Q

Qual é a função dos relatórios ad hoc na inteligência de negócios (BI)?

A

“Os relatórios ad hoc são usados para responder a desafios ou perguntas de negócios específicos de forma autônoma, utilizando dados de várias fontes disponíveis, sem depender da área de TI. São mais visuais e permitem descobrir respostas rapidamente para apoiar decisões e iniciativas de negócios.”

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15
Q

O que são dashboards de gestão e qual é seu objetivo?

A

“Os dashboards de gestão são ferramentas de relatório e visualização que ajudam os gestores a monitorar o desempenho de alto nível da empresa e identificar áreas para melhorias. Eles permitem uma visão detalhada do desempenho de várias áreas como administração, marketing, vendas, entre outras, facilitando a tomada de decisão estratégica.”

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16
Q

Como os relatórios operacionais diferem dos relatórios de modo 1 e modo 2 de acordo com o Gartner?

A

“Os relatórios operacionais são essenciais para suportar as operações diárias da empresa, fornecendo dados programados e formatados rigidamente, compartilhados principalmente em tempo real. Eles são classificados no modo 1 do Gartner. Enquanto isso, o modo 2 se concentra em abordagens exploratórias e inovadoras, usando técnicas analíticas avançadas e visuais para descoberta de insights.”

17
Q

Qual é a diferença entre inteligência especializada e inteligência geral?

A

“A inteligência especializada refere-se à capacidade de executar tarefas específicas com grande eficiência, como cálculos matemáticos complexos realizados por uma calculadora. Por outro lado, a inteligência geral é a habilidade humana de lidar com uma ampla gama de tópicos e situações de forma flexível e sensata, algo que os sistemas de IA atuais ainda não conseguem replicar.”

18
Q

Quais são os principais desafios para o desenvolvimento de uma IA realmente inteligente?

A

“O desenvolvimento de uma IA verdadeiramente inteligente enfrenta desafios significativos, como a necessidade de integrar percepção, representação, raciocínio, ação e aprendizado de forma robusta. Isso inclui o desenvolvimento de algoritmos que possam aprender continuamente e adquirir um vasto conhecimento sobre uma variedade de assuntos.”

19
Q

Quais são os riscos associados ao uso atual de algoritmos de IA?

A

“Os algoritmos de IA atuais, como os usados em motores de busca e sistemas de recomendação, levantam preocupações significativas sobre privacidade. Eles têm acesso a grandes quantidades de dados pessoais e podem inferir informações detalhadas sobre comportamentos, preferências e até estados emocionais das pessoas, o que gera preocupações sobre perda de privacidade.”

20
Q

Como a legislação, como a LGPD no Brasil, aborda essas preocupações com a privacidade de dados?

A

“A LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) no Brasil regula como os dados pessoais devem ser tratados, tanto em meios físicos quanto digitais. Ela visa dar às pessoas controle sobre seus dados pessoais, determinando quem pode acessá-los e sob quais condições, em um esforço para proteger a privacidade em um mundo digital cada vez mais dominado por dados.”