A análise de dados passou a ser aplicada em diversos setores, originando vocabulários e práticas específicas conforme o domínio analisado. Essa diversificação ocorre porque, embora muitas técnicas sejam comuns, cada área possui características próprias que influenciam coleta, processamento e aplicação dos dados.Considerando essas aplicações verticais, assinale a opção que apresenta um exemplo típico de domínio em que a análise de dados tem sido amplamente utilizada.
AJardinagem.
BFotografia amadora.
CPintura decorativa.
DPrevenção de fraudes.
ERestauração de objetos artesanais.
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GabaritoD — Prevenção de fraudes.
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Aplicações verticais da análise de dados
Gabarito: letra D. A prevenção de fraudes é um dos domínios mais consolidados e típicos de aplicação da análise de dados, especialmente no ramo financeiro e de seguros, onde técnicas como mineração de dados, machine learning e detecção de anomalias são usadas em larga escala. As demais alternativas representam atividades manuais ou artísticas que não configuram áreas tradicionais ou de grande volume de aplicação de análise de dados.
A banca testa o conhecimento sobre os setores onde o Big Data e a análise de dados geram valor prático e são amplamente adotados. Embora a análise de dados possa ser aplicada em qualquer área, existem domínios consagrados: finanças, saúde, varejo, telecomunicações, segurança pública, entre outros. A prevenção de fraudes se encaixa perfeitamente nesse perfil.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Jardinagem não é um domínio típico de análise de dados em larga escala; embora existam aplicações pontuais (como sensores de solo), não é uma área consolidada como as verticais tradicionais.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Fotografia amadora não é área de aplicação massiva de análise de dados; o processamento de imagens pode ser usado, mas não como domínio principal de Big Data.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Pintura decorativa é atividade artesanal, sem característica de coleta e análise de grandes volumes de dados.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Prevenção de fraudes é um dos pilares da análise de dados em instituições financeiras, seguradoras, comércio eletrônico, órgãos públicos etc. Utiliza técnicas como regras de associação, clusterização, modelos preditivos e detecção de outliers para identificar transações suspeitas em tempo real.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Restauração de objetos artesanais não é um campo com volume expressivo de dados estruturados ou semiestruturados para análise; é atividade manual especializada.
PEGA ESSA DICA!
Memorize os principais domínios verticais de Big Data: fraudes, crédito, marketing (CRM), logística, saúde (prontuários, imagens), redes sociais, governo (smart cities), IoT industrial. A banca costuma listar opções genéricas (jardinagem, fotografia) para testar se o candidato sabe distinguir áreas de alta densidade analítica.