PI | Take the Quiz

A vibrant and informative illustration depicting elements of Business Intelligence, including data warehouses, analytics charts, and business professionals engaging with data visualizations.

Business Intelligence Knowledge Quiz

Test your knowledge on Business Intelligence concepts and practices with our comprehensive quiz. Dive into various aspects of data warehousing, analytics, and the critical role of information in decision-making processes.

Explore questions covering the fundamentals of BI.
Challenge yourself with questions on data analysis and management.
Gain insights into the architecture of Business Intelligence systems.

25 Questions6 MinutesCreated by AnalyzingData47

13) Namjera koncepta BI je:

A) Stvaranje veće koliĝine informacija

B) Generisanje boljih, kvalitetnijih informacija, potrebnih za donošenje poslovnih odluka

C) Brža obrada poslovnih transakcija

D) Taĝnija obrada poslovnih transakcija

15) Proaktivnost je takva karakteristika Poslovne inteligencije:

A) Koja se odnosi na kreiranje takvih znanja koja služe za promptni odgovor (reakcija) na neoĝekivane dogaĎaje

B) Koja se odnosi na kreiranje mase transakcijskih podataka koji govore o prošlim dogaĎajima

C) Koja se odnosi na kreiranje takvih znanja koja u trenutku kada se desi neki unaprijed oĝekivani dogaĎaj, traže najbolji odgovor

D) Koja se odnosi na kreiranje takvih znanja, koja predviđaju događaje, koji idu u susret događajima, tako što imaju unaprijed pripremljenu rekaciju na oĝekivane događaje

16) Koje aktivnosti prethode stvaranju Skladišta podataka:

A) Kompleksne analitiĝke obrade

B) Eksternalizacija podataka

C) Extract, Transform, Load (ETL) procesi

D) Kreiranje Data Mart-ova

21) Odsustvo strategije napuštanja neodgovarajućih i/ili zastarjelih metoda je najviše:

A) Posljedica nedovoljno brzog razvoja IKT

B) Jedan od najĝešćih problema pri korišćenju Poslovne inteligencije, zbog straha od promjena

C) Posljedica sporih promjena u poslovnom okruženju

D) Posljedica nedovoljnog znanja o novijim tehnologijama

26) „Koji se proizvod najbolje prodaje u srednjoj Evropi I u kom je to odnosu sa demografskim podacima?“ pitanje je na koje mogu dati odgovor:

A) OLTP (transakcioni) sistemi

B) Ekspertni sistemi

C) MIS sistemi

D) Analitiĝko (DW) procesiranje podataka

27) Najvažniji cilj skladištenja podataka je:

A) Da se podaci samo skladište

B) Da su svi podaci relevantni za odluĝivanje na jednom mjestu

C) Da menadžeri (donosioci odluka) mogu sami da vrše analize

D) Da su svi podaci relevantni za odluĝivanje u istom formatu

41) Informacija je:

A) Činjenica

B) Brojka

C) Simboliĝka reperezentacija dogaĎaja

D) Tok podataka konvertovan u smisaon I upotrebljiv kontekst za specifiĝne krajnje korisnike.

50) Data mart arhitektura koja ukljuĝuje samo stalne martove podataka koji ĝesto, nisu meĎusobno povezani a koriste se od strane odjela, radne grupe ili linije poslovanja, a nastali su iskljuĝivo da bi pružali podršku za te pojedine organizacione dijelove naziva se:

A) Globalna DW arhitektura

B) Enterprise DW arhitektura

C) Arhitektura nezavisnih martova podataka

D) Arhitektura meĎusobno povezanih martova podataka

52) Za razliku od znanja, podatak ukljuĝuje kombinaciju ĝinjenica ĝija je interakcija ĝesto teško uoĝljiva. Pošto ga je teško dobiti, podatak ne rijetko predstavlja ulaznu barijeru za rast I razvoj poslovanja.

53) Data Warehouse arhitektura koja podrazumijeva spremište podataka koje pruža podršku cjelokupnoj ili najvećem dijelu organizacije, koje zahtjeva potpuno integrisan DW, sa visokim nivoom mogućnosti pristupa I njenog korištenja od strane mnogih odjela ili linija poslovanja

A) Enterprise DW arhitektura

B) Globalna DW arhitektura

C) Arhitektura meĎusobno povezanih martova podataka

D) Arhitektura nezavisnih martova podataka

54) U arhitekturi Poslovne inteligencije, dio sistema u kojem se podaci pripremaju tj. Dio sistema koji pretvara izvorne sirove podatke u informacije sa znaĝenjem a nema direktnu interakciju sa krajnjim korisnicima I programerima koji rade na izvještajima naziva se:

A) Dashboard

B) Data mart

C) Meta data mart

D) Staging area

55) U metodologije za kreiranje znanja procesom rudarenja podataka ne spada:

B) SEMMA – Sample, Explore, Modify, Model, Assess

A) CRISP – Cross industry standard process

C) SDLC – System Development Life Cycle

D) KDD – Knowledge data discovery

56) Uobiĝajeno je da transakcijski sistemi koji služe za svakodnevne operativne aktivnosti I neki vanjski sistemi u arhitekturi Poslovne inteligencije budu:

A) Poslovna analitika

B) Izvorni sistemi

C) Skladišta podataka

D) ETL aplikacije

57) Inteligentna kompanija je:

A) Naziv za proaktivne, prilagodljive organizacije sa resursima punim znanja koje mogu opstati I eventualno dominirati tržištem budućnosti.

B) Termin koji se kolokvijalno koristi za CIA-u, ameriĝku centralnu obavještajnu agenciju

C) Kompanija u kojoj rade samo inteligentni ljudi.

D) Termin koji se koristi za kompanije koje koriste Intel ĝipove u svojim raĝunarima.

58) Sposobnost donošenja ispravnih odluka, posjedovanje iskustva, znanja, razumijevanja uz moć primjene svo troje sa razboritošću, praktiĝnošću, diskretnošću I zdravim razumom naziva se:

A) Mudrost

B) Inteligencija

C) Znanje

D) Analitiĝko razmišljanje

59) Eliminacija redudancije podataka I minimiziranje potrošnje (zauzeća) diskovnog prostora, uz stalne napore da se nikad (ili skoro nikad) ne pohranjuju dva ili više puta isti setovi podataka karakteristika je Data Warehouse sistema.

62) Pojam analitika je:

A) detaljni pregled kompleksne pojave s ciljem shvatanja njegove prirode ili osnovnim osobina

B) interpretacija I komunikacija smislenih uzoraka u podacima

C) sve obuhvatni krovni termin za razliĝite inicijative I aplikacije poslovne inteligencije (eng. Business intelligence – BI), koji se u novije vrijeme koristi za opisivanje statistiĝkih I matematiĝkih analiza podataka koje klasteriraju, segmentiraju, vrednuju I predviđaju scenarije koji su najvjerovatniji za neke događaje

D) intenzivno korištenje podataka, statistike I kvantitativne analize, prediktivnih, opisnih modela I donošenja odluka na osnovu ĝinjenica

63) Informacije koje su prvo prihvaćene kroz uvjerenja, iskustva, mogućnosti, prosuĎene I interpretirane od strane primaoca nakon ĝega ih može koristiti za produktivno odluĝivanje I poduzimanje akcija nazivaju se:

A) Mudrost

B) Inteligencija

C) Analitiĝko razmišljanje

D) Znanje

64) Mjerljivi podaci koji pokazuju šta treba uraditi da bi dramatiĝno povećali performanse kompanije nazivaju se:

A) Kljuĝni indikatori performasi (eng. Key performance indicators – KPIs)

B) Indikatori performansi (eng. Performance indicators – PIs)

C) Kljuĝni pokazatelji rezultata (eng. Key result indicators – KRIs)

D) Metapodaci performansi (eng. Metadata performance – MPs)

65) Uspostavljanjem skladišta podataka operativne baze podataka rasterećuju se složenih upita pa dolazi do unapreĎenja njihovih operativnih performansi.

67) Podatak je:

A) Simboliĝka reprezentacija dogaĎaja

B) Tok podataka konvertovan u smisaon I upotrebljiv kontekst za specifiĝne krajnje korisnike

C) Brojka

D) Činjenica

68) Sistemi koji služe za podršku svakodnevnim poslovnim aktivnostima I transakcijama poput raĝunovodstvenih promjena, prijema I izdavanja robe sa skladišta, evidenciju osnovnih sredstava, praćenje proizvodnje, prodaje, evidenciju zaposlenih, obradu plata, primanje narudžbi I sliĝno nazivaju se:

A) DWH+ sistemi

B) Web analitiĝki sistemi

C) Transakcijski sistemi

D) Netransakcijski sistemi

69) Automatizirani analitiĝki proces oblikovan za brzu I uspješnu eksploraciju velikih baza podataka, sa ciljenim otkrivanja, provjere I crpljenja vrijednih I skrivenih informacija koje se tiĝu novih, dotle nepoznatih ĝinjenica, uzoraka i/ili modela analizom neprimjetnih relacija I definiranja zakonitosti izmeĎu podataka, naziva se:

A) Nenadgledano uĝenje

B) Data mining

C) Knowledge data discovery

D) Nadgledano uĝenje

Unlock and Upgrade

Remove all limits from your Quizzes

PI

Business Intelligence Knowledge Quiz

More Quizzes