Os Sistemas de Suporte à Decisão (SSD) e os de Suporte Executivo (SSE) têm carac...

Questão de Informática da banca CESGRANRIO aplicada no concurso Liquigás Distribuidora SA (2012). Confira a resolução completa abaixo:

Q623675•
Informática•
Tomada de Decisão•
CESGRANRIO•
Liquigás Distribuidora SA•
Profissional Júnior

Os Sistemas de Suporte à Decisão (SSD) e os de Suporte Executivo (SSE) têm características que os tornam mais adequados para algumas aplicações em detrimento de outras.

Resumidamente, os

SSD são interativos sob controle do usuário e oferecem dados e modelos para a solução de problemas semiestruturados, e os SSE, geralmente, dão suporte à função de planejamento estratégico de uma empresa, envolvem questões não estruturadas e utilizam informações do ambiente externo.

SSD incorporam informações resumidas dos sistemas SSE e servem para tomada de decisões em situações estruturadas e os SSE dependem dos dados dos STP (sistemas de processamento de transações) para resolver problemas operacionais, usando bases de dados construídas com informações do ambiente interno da empresa.

SSD são sistemas de extração de relatórios periódicos de formato preestabelecido, para apoio a ações de planejamento estratégico e baseiam-se em informações externas para resolver problemas estruturados, e os SSE incorporam informações resumidas dos sistemas SSD e servem para tomada de decisões baseadas em informações estáveis e maduras.

SSD servem para atender às operações estruturadas e de planejamento da organização, e os SSE geram relatórios predefinidos para serem utilizados diretamente pelo nível operacional.

SSD dependem dos dados dos STP (sistemas de processamento de transações) para usar em suas bases de dados, e os SSE servem para atender às operações estruturadas e à rotina da organização.

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Quando se faz uma análise de dados, considerando um modelo DDD (data-driven decision-making), é comum treinar modelos de classificadores/regressores para ajudar na tomada de decisões. Acerca desses modelos, assinale a alternativa correta.

É uma boa prática testar os modelos nos dados utilizados para treiná-los com o objetivo de avaliar seus resultados.

Existe um conjunto de métricas que devem ser sempre utilizadas para testar os modelos, independente do problema analisado.

Precisa-se considerar a quantidade de dados disponíveis e a complexidade do problema para se escolher o melhor modelo.

É sempre recomendado treinar os modelos em clusters de computadores, pois todos os modelos precisam de muita computação para treinar.

Um conjunto maior de dados, em geral, não possibilita o treinamento de modelos mais complexos.

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A tomada de decisão nas organizações pode ser suportada por um conjunto de ferramentas computacionais que refinarão as análises e darão mais segurança aos seus clientes gestores. Uma dessas ferramentas é o uso de bases de dados dimensionais, os armazéns de dados, ou data warehouses.

Uma das características inerentes a esse repositório de dados é verificada por

diferenciar-se na estrutura de construção dos data marts, esses últimos construídos durante o processo de data mining.

permitir operações de manutenção similares às bases transacionais, com operações de alteração e remoção de registros específicos.

possibilitar a sua construção a partir de fontes de dados tanto internas quanto externas à organização.

possuir características atemporais, pelo caráter consolidador de suas estruturas de dados.

ser direcionada a aplicações, com foco nos processos de negócio organizacionais.

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