Questões de Concurso

Sistemas do tipo I e do tipo II realizam tarefas diferentes, porém complementares. O tipo I é adequado para atividades como indexação de dados, alocação de custos, análises de séries temporais e análises “what-if”. Porém, a maioria dos sistemas do tipo I não tem a capacidade de realizar inferências indutivas, processo que permite chegar a conclusões genéricas a partir de exemplos específicos, que são uma característica nativa de sistemas do tipo II. Sistemas do tipo I fornecem uma visão multidimensional de dados, incluindo suporte a hierarquias. Essa visão de dados é uma forma natural de analisar negócios e organizações. Sistemas do tipo II, por outro lado, podem ajudar a detectar tendências, encontrar padrões e relações entre as informações disponíveis em bancos de dados. Os sistemas do tipo II podem encontrar informações ocultas nos dados disponíveis, mas é o gestor quem deve atribuir o valor de cada uma dessas descobertas para a organização.
Os sistemas do tipo I e II são, correta e respectivamente,

A aplicação de técnicas de mineração de dados (data mining) pode ser de grande valia para o Auditor. No caso das pesagens, por exemplo, uma ação típica de mining, que é passível de ser tomada com o auxílio de instrumentos preditivos, é

A respeito de data warehouse e data mining, julgue o item que se segue.

A técnica machine learning pode ser utilizada para apoiar um processo de data mining.

A respeito de data warehouse e data mining, julgue o item que se segue.

Chamados de data mart, os servidores de apresentação de data warehouse permitem consultas.

“A Secretaria da Fazenda realizou procedimento que visa estimular os contribuintes paulistas a, voluntariamente, regularizarem as obrigações tributárias que devem ser transmitidas ao Fisco. Em uma etapa da operação foram selecionados 48 contribuintes do Regime Periódico de Apuração com R$ 143 milhões em débitos de ICMS.

Esta ação tem caráter orientador, com o objetivo de alertar as empresas sobre divergências em suas declarações e indicar a regularização, porém, a ação pode resultar em indicações de empresas de fachada que apresentaram um conjunto de indícios que sugerem tratar-se de documentos fiscais inidôneos ou de simulação de operações para gerar créditos falsos de ICMS na apuração mensal do tributo a recolher.

Para a elaboração da operação autorregularização foram selecionados contribuintes com divergências nas notas fiscais emitidas entre janeiro a dezembro de 2016 em comparação com as informações declaradas nas Guias de Informação e Apuração do ICMS do mesmo período."

(Baseado em: https://portal.fazenda.sp.gov.br)

Ao ler esta notícia, uma Auditora Fiscal da área de TI concluiu, corretamente, que o cruzamento e a análise simultânea de diversas informações, como Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), inadimplência, regularidade no cumprimento de obrigações, porte da empresa, composição do quadro societário, autos de infração anteriores, localização geográfica e atividade econômica, entre outras,