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Uma empresa de médio porte com múltiplos departamentos (Vendas, Marketing, Suporte Técnico, Financeiro) e uma rede local que conecta centenas de computadores e impressoras deseja melhorar a segurança e o desempenho da rede. Atualmente, todos os dispositivos compartilham o mesmo domínio de broadcast, o que causa congestionamento e dificulta o isolamento de tráfego em caso de incidentes de segurança. A equipe de infraestrutura de TI precisa implementar uma solução que segmente a rede sem a necessidade de adquirir novos equipamentos físicos caros.
Uma instituição financeira está enfrentando desafios para processar e analisar o enorme volume de dados gerados diariamente por suas operações, incluindo transações de clientes, interações em redes sociais, dados de sensores em caixas eletrônicos e logs de sistemas. A diretoria busca uma solução que permita não apenas armazenar esses dados heterogêneos, mas também processá-los de forma eficiente para identificar padrões de fraude, prever comportamentos de mercado e oferecer serviços mais personalizados.
Uma empresa de comércio eletrônico observou um crescimento expressivo em suas vendas e, consequentemente, na quantidade de dados gerados sobre o comportamento dos consumidores, histórico de compras, avaliações de produtos e interações com campanhas de marketing. Para se manter competitiva, a empresa decidiu investir em uma plataforma de Business Intelligence (BI) que permita transformar esses dados brutos em informações acionáveis para a tomada de decisões estratégicas, como otimização de campanhas, gestão de estoque e identificação de oportunidades de novos produtos.
Uma grande rede de varejo, com milhares de lojas físicas e uma plataforma de e-commerce robusta, acumulou um volume massivo de dados transacionais e de comportamento do cliente ao longo dos anos. A diretoria deseja implementar um sistema de Business Intelligence (BI) para extrair insights valiosos que possam otimizar o estoque, personalizar ofertas e prever tendências de mercado. Para isso, a equipe de TI precisa definir a arquitetura e as tecnologias adequadas para suportar essa iniciativa.
Em uma startup de tecnologia, a equipe de ciência de dados está preparando um grande volume de dados de usuários para análise preditiva. Para garantir a qualidade dos dados, eles precisam aplicar técnicas que removam ruídos, corrijam inconsistências e preencham lacunas. Qual das opções abaixo descreve corretamente as etapas de pré-processamento de dados nesse contexto?
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