Questão FC373105
As soluções em Big Data Analytics, usadas, por exemplo, pela Fazenda Pública principalmente para evitar sonegações de tributos, trabalham com algoritmos complexos, agregando dados
Bancos de Dados Dimensionais
FCC · 2018
As soluções em Big Data Analytics, usadas, por exemplo, pela Fazenda Pública principalmente para evitar sonegações de tributos, trabalham com algoritmos complexos, agregando dados de origens diversas, relacionando-os e gerando conclusões fundamentais para a tomada de decisões. Na execução dessas análises pelos auditores, considere:
I. Dados estruturados.
II. Dados semiestruturados.
III. Dados não estruturados.
IV. Dados brutos, não processados.
V. Esquemas de dados gerados no momento da gravação.
Sobre um repositório de armazenamento, que contenha uma grande quantidade de dados a ser examinada, deverão ser utilizados APENAS os que constam de
- I, III e IV.
- I, II, III e V.
- III, IV e V.
- I, II, III e IV.
- I, II, IV e V.
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Gabarito
D
Comentário do professor
I, II, III e IV reúnem as categorias de dados que alimentam análises em Big Data Analytics. Essas soluções exploram a **variedade** e o **volume** de informações: dados estruturados, semiestruturados, não estruturados e dados brutos são fontes legítimas e complementares.
Dados estruturados (ex.: tabelas relacionais) permitem consultas e agregações rápidas; dados semiestruturados (ex.: JSON, XML, e‑mails) contêm marcações que facilitam extração; dados não estruturados (ex.: textos livres, imagens, áudios) exigem técnicas de NLP, visão computacional e indexação.
Os **dados brutos, não processados** são essenciais para auditoria: mantêm a rastreabilidade, evitam vieses de pré‑processamento e permitem reprojetar transformações e validações pelo auditor.
Assim, a combinação dessas quatro categorias é necessária para detectar padrões, anomalias e correlações na fiscalização tributária.
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