Nchekwa data, nzuzo, ụkpụrụ omume na omume kwesịrị ekwesị

Uru:

• Ikike ịkọwa oke nke iji ọgụgụ isi mmadụ na MIS n'ime usoro nke KVKK na ụkpụrụ nchekwa ozi bụ isi.
• Ikike itinye enweghị aha n'enweghị ihe ọ bụla, ihe ùgwù kacha nta na ụkpụrụ nhazi data na usoro ọgụgụ isi mmadụ
• Ikike iji ezi uche jikwaa ọrụ MIS-AI nke njedebe na njedebe n'ime usoro ụkpụrụ omume, nnabata na nkwenye tozuru oke.

Ule modul

1. Kedu nkwupụta n'ụzọ ziri ezi na-akọwa ọrụ nke mmepụta ọgụgụ isi na-arụ ọrụ nke ọkachamara Management Information Systems?

• A) AI na-emepụta ihe na atụmatụ; ✔ Ọchịchị azụmahịa bụ ọrụ mmadụ iji nyochaa data na ezigbo nkwado
• B) A na-edepụta mmepụta AI nke ọma na nke teknụzụ ya mere ọ naghị achọ nkwenye
• C) AI nwere ike mechaa ihe achọrọ ozugbo na-enweghị nkwado ngalaba azụmaahịa
• D) Na mkpebi ego dị oke mkpa, mmepụta AI na-edochi nkwenye nke ọkachamara ruru eru

Nkọwa: Ọgụgụ isi ngwa ngwa na-edepụta ngwaahịa dị n'etiti dị ka ihe achọrọ, ụdị data, SQL na akụkọ; Agbanyeghị, ọ bụ ọrụ mmadụ iji iwu azụmaahịa, data n'ezie, na nkwenye ndị otu metụtara nyochaa edemede ndị a. Karịsịa na mkpebi ego na nnabata-dị oke mkpa, AI abụghị ihe nnọchi maka nnabata ọkachamara ruru eru.

2. Gịnị bụ isi nsogbu na nkwupụta 'usoro ga-adị ngwa ngwa' na a chọrọ nyocha nnyocha?

• A) Edere ya ka ọ naghị arụ ọrụ n'agbanyeghị na ọ bụ ọrụ achọrọ
• B) Enweghị ike ịnwale ma nyochaa n'ihi na ọ nweghị ọnụ ụzọ enwere ike ịlele ✔
• C) Ndị na-eme ihe adịghị aghọta n'ihi na ọ nwere ọtụtụ nkọwa teknụzụ
• D) Ọ dịghị mma n'ihi na edeghị ya n'ụdị akụkọ akụkọ onye ọrụ

Nkọwa: Nkwupụta a na-akọwa ihe achọrọ anaghị arụ ọrụ, mana ọ nweghị ike ịtụ. 'Ọsọ ọsọ' bụ nke onwe; na-akọwa oge nzaghachi chọrọ nnabata site na ọnụọgụ, ọnọdụ na ibu (dịka 'nzaghachi ajụjụ na-erughị 2 sekọnd na nkezi ibu'). Enweghị ike ịnwale ihe achọrọ nke enweghị ike ịlele.

3. Kedu n'ime ihe ndị a bụ isi ebumnuche nke normalization na nhazi data?

• A) Ime ka ajụjụ dị mfe site na ịnakọta data niile n'otu nnukwu tebụl
• B) Gbochie mmelite emelite site na ibelata mbiputegharị data na ịnọgide na-eguzosi ike n'ezi ihe ✔
• C) Na-ebelata nha faịlụ ndabere mgbe niile
• D) na-ekwe nkwa ozugbo na eserese na arụmọrụ osisi

Nkọwa: Nhazi nke ọma bụ usoro nkewapụta tebụl n'ụzọ ezi uche dị na ya iji belata redundancy ma chekwaa iguzosi ike n'ezi ihe nke data. Idokwa otu ozi ahụ n'otu ebe na-egbochi mmelite mmelite na enweghị nkwekọrịta. Ihe mgbaru ọsọ abụghị iji mee ka akụkọ ahụ dị ngwa; a na-ama ụma na-eme denormalization mgbe ụfọdụ maka ọsọ.

4. Gịnị bụ isi ihe ize ndụ nke inferring 'ịre ụbara ka ad na-emefu na-abawanye, otú mgbasa ozi na-abawanye ahịa' na a azụmahịa ọgụgụ isi dashboard?

• A) Mmekọrịta dị mgbagwoju anya na ihe kpatara ya; Imekọ ọnụ adịghị egosi na otu onye na-eke ibe ya ✔
• B) Nhọrọ ụdị eserese ezighi ezi
• C) A naghị ahazi data ahụ
• D) The osisi nwere ọtụtụ agba

Nkọwa: Nke a bụ njikọ na-agbagwoju anya na ihe kpatara ya. Metiriks abụọ ahụ nwere ike ịgakọta ọnụ, mana ihe nke atọ (dịka oge, oge mkpọsa) nwere ike na-ebuli ha abụọ elu. Ọkachamara MIS kwesịkwara ịlele ọnyà a n'ime ederede akụkọ sitere na AI wee nwalee nkwupụta ihe kpatara ya na ihe akaebe.

5. Na smart automation, ebe RPA (robotic usoro automation) na artificial ọgụgụ isi na-eji ọnụ, nke nzọụkwụ ụdị bụ RPA kasị adabara?

• A) Nzọụkwụ na-edoghị anya, dabere na nkọwa ma na-achọ mkpebi dị iche iche oge ọ bụla
• B) Nzọụkwụ na-arụ ọrụ na data oge niile, ugboro ugboro na ahaziri ✔
• C) Nzọụkwụ ndị chọrọ ọmịiko na onye ahịa
• D) Nzọụkwụ nke a na-eme mkpebi itinye ego dị mkpa

Nkọwa: RPA siri ike na usoro data oge niile, ugboro ugboro na ahaziri ahazi: na-edegharị data site na otu ihuenyo wee tinye ya na usoro ọzọ. Ọgụgụ isi na-abata n'ime usoro nke chọrọ ikpe na-enweghị isi, nhazi ọkwa, ma ọ bụ nghọta asụsụ eke; Mkpebi ndị nwere nnukwu ihe ize ndụ ka dị n'okpuru nkwado mmadụ.

6. Gịnị mere ihe AI ​​ji dị mkpa ka a kwadoro nke ọma na usoro ERP?

• A) data ERP na-amaghị aha ya mere achọrọ ịkpachara anya ọzọ
• B) Usoro ERP bụ ego na arụ ọrụ dị oke egwu; Njehie nwere nsonaazụ ego na nke iwu kpọmkwem ✔
• C) Enweghị ike ijikọ usoro ERP na ọgụgụ isi mmadụ ma ọlị
• D) AI aghọtaghị akụkọ ERP n'ihi na ha anaghị ahụ anya

Nkọwa: ERP; Na-eduzi usoro ego na arụ ọrụ dị oke mkpa dị ka ndekọ ego, ngwa ahịa, ịzụrụ na nkwụ ụgwọ. A na-egosipụta njehie ebe a ozugbo na ndekọ ego, ịkwụ ụgwọ ma ọ bụ mkpebi ngwaahịa. Ya mere, a naghị edozi ndụmọdụ AI na-enweghị nkwado nke ọkachamara ruru eru; Ụzọ nyocha bụ iwu.

7. Kedu ihe mbụ onye ọkachamara MIS kwesịrị ịṅa ntị mgbe ọ na-eji ọgụgụ isi eme ihe mgbe ọ na-arụ ọrụ na data CRM?

• A) Ịhọrọ palette agba nke panel
• B) Nzuzo nke data nkeonwe: enweghị aha, ikike kacha nta na ịgba mbọ hụ na nnabata KVKK mbụ ✔
• C) Na-ebunye data kachasị ukwuu enwere ike ịtọ n'ime ụgbọ ala dịka ọ dị
• D) O zuru ezu iji ụdị kachasị ọhụrụ nke ihe nlereanya ahụ

Nkọwa: Data CRM bụ data nkeonwe (aha, kọntaktị, akụkọ ịzụrụ ihe). Tupu ịnye data a na ngwa ọgụgụ isi, a ga-enyocha aha njirimara, ikike kacha nta na nnabata KVKK. Na mgbakwunye, mkpebi akpaghị aka nke na-emetụta onye ahịa chọrọ nlekọta mmadụ na ikike ịjụ.

8. Kedu ụdị chaatị kachasị mma maka igosi mgbanwe ọnụego (pasent) ka oge na-aga na dashboard?

• A) eserese ahịrị maka usoro oge; A ghaghị ịtọ ọnụ ọgụgụ na axis nke ọma ✔
• B) Chaatị achịcha kacha mma n'ọnọdụ ọ bụla
• C) Eserese nwere mmetụta akụkụ atọ na-abawanye ọgụgụ
• D) Ụdị chaatị anaghị emetụta ozi ahụ, ha niile bụ otu

Nkọwa: Chaatị ahịrị dabara adaba maka igosipụta omume ka oge na-aga; Ọ bụrụ na edobere anyụike na ọnụ ọgụgụ nke ọma, enwere ike gụọ mgbanwe ahụ nke ọma. Chaatị achịcha ahụ na-egosi òkè ahụ n'otu oge n'otu oge, ọ dịghị adabara maka ịmegharị oge. A na-eme nhọrọ eserese dịka ozi a ga-ebuga si dị.

9. Kedu n'ime ihe ndị a bụ ihe egwu kachasị mkpa nke enweghị koodu / obere koodu n'ihe gbasara ọchịchị?

• A) Ngwa na-agba ọsọ nke ukwuu nwayọ
• B) Ngwọta 'onyinyo IT' enweghị akwụkwọ, enweghị nyocha na-emepụta data na ihe egwu nchekwa ✔
• C) Ha anaghị edozi ezigbo nsogbu azụmahịa
• D) Enwere ike iji ha naanị na nnukwu ụlọ ọrụ

Nkọwa: Enweghị koodu / koodu dị ala na-enye ndị ọrụ na-abụghị ndị ọrụ aka (ndị mmepe nwa amaala) tinye ngwa ngwa ngwa ngwa. Otú ọ dị, mgbe ọ na-etolite na-achịkwaghị achịkwa; Ngwọta 'onyinyo IT' enweghị akwụkwọ, enweghị nchekwa na nwa mgbei na-emepụta mpụ data na ụgwọ ọrụ aka. Ọchịchị chọrọ ndekọ na nyochaa ngwọta ndị a.

10. Kedu ihe 'nkwenye', otu n'ime ogo ogo data, pụtara?

• A) Data dabara n'ezie uru ụwa kpọmkwem
• B) Otu data ahụ adịghị emegide ibe ya na usoro dị iche iche na ndekọ ✔
• C) A na-ejupụta mpaghara niile dị na data ahụ
• D) Ịchọta data n'ụdị ya kachasị ugbu a

Nkọwa: Nkwekọrịta pụtara na otu data ahụ adịghị emegide ibe ya na usoro dị iche iche ma ọ bụ ndekọ; Dịka ọmụmaatụ, adreesị onye ahịa bụ otu na CRM na usoro ịgba ụgwọ. Izi ezi pụtara nkwekọ n'eziokwu, izu oke pụtara izu oke, na ihe ọhụrụ pụtara n'oge nke data. Ndị a bụ akụkụ dị iche iche.

11. N'ime oke KVKK, kedu ihe bụ isi ụkpụrụ nke ọkachamara MIS kwesịrị itinye tupu ya ejiri ngwa ọgụgụ isi rụọ ọrụ data nkeonwe?

• A) Ịnakọta data nkeonwe niile enwere ike nweta
• B) Mbelata data na njedebe ebumnuche: hazie naanị data dị mkpa maka ebumnuche akọwapụtara ✔
• C) Itinye data na nchekwa ọha nke onye ọ bụla nwere ike ịnweta
• D) Hapụ mkpebi nzuzo kpamkpam na ọgụgụ isi

Nkọwa: Mbelata data na mmachi ebumnuche dị mkpa: nhazi naanị data dị mkpa maka ebumnuche amapụtara na nke ziri ezi. Ebe o kwere mee, a na-ezobe data ma ọ bụ pseudonym; A na-edobe ebe ndị na-amata onye ahụ n'ụgbọala ahụ. Ụzọ 'data karịa, ka mma' megidere ụkpụrụ KVKK.

12. Gịnị kpatara ahịrịokwu ahụ bụ 'sistemụ ahụ na-akwado na-akpaghị aka mgbe ọ dabara' ihe dị ize ndụ chọrọ n'ime akwụkwọ ikike AI kwadoro?

• A) N'ihi na ọ dị ogologo
• B) 'okwu ndị nwere ike ime' bụ enweghị nkọwa, meghere nkọwa, enweghị ike ịnwale na mmejọ ✔
• C) A machibidoro akpaaka mgbe niile
• D) N'ihi na ọ bụghị na njirimara akụkọ usoro

Nkọwa: 'Ọnọdụ kwesịrị ekwesị' bụ okwu na-edoghị anya; Akọwapụtaghị ọnọdụ ndị na-ebute nkwado. Onye nrụpụta akọwahiere ihe achọrọ na-enweghị isi na enweghị ike ịnwale ya. Ọkachamara MIS kwesịrị dokwuo anya okwu ndị dị otú ahụ na-edochaghị anya nke AI mepụtara na iwu doro anya na ọnụ ụzọ ma mee ka ndị na-eme ihe kwenye ha.

13. Gịnị bụ isi nzube nke usoro ETL (Extract-Transform-Load) na ụlọ nkwakọba ihe data?

• A) Ịmepụta data ndị ahịa ọhụrụ
• B) Ịwepụta na ịtụgharị data site na isi mmalite dị iche iche ma na-ebunye ya n'ime usoro dị njikere maka nyocha ✔
• C) Na-ahọrọ na-akpaghị aka na agba nke ogwe
• D) Ịkekọrịta data nkeonwe n'agbanyeghị iwu

Nkọwa: ETL; Ọ na-ewepụta data sitere na isi mmalite (Extract), na-ehicha ya ma gbanwee ya ka ọ bụrụ usoro ọkọlọtọ (Transform) ma tinye ya n'ime ụlọ nkwakọba ihe data maka nyocha (Load). Ebumnobi a bụ iweta usoro data arụrụ ọrụ gbasasịrị na dị iche iche n'ime usoro na-agbanwe agbanwe nke dị njikere maka mkpesa na nyocha. ETL anaghị emepụta data, ọ na-emegharị ma na-ahazi data dị adị.

14. Gịnị mere 'iche njikwa' ji dị oke egwu n'ichepụta akpaaka?

• A) N'ihi na ọ na-eme ka akpaaka na-arụ ọrụ ngwa ngwa
• B) N'ihi na ọ na-enye ndị mmadụ nkwụsịtụ na nduzi dị mma kama ịmechi nkịtị na ọnọdụ iwu na-akwadoghị ✔
• C) N'ihi na ọ na-eme ka nhazi eserese dị mma
• D) N'ihi na ọ na-ehichapụ data nkeonwe na-akpaghị aka

Nkọwa: Akpaaka na-ezute mgbe niile ọnọdụ na-emegide iwu (data efu, usoro a na-atụghị anya ya, njehie sistemu). Ijikwa wezuga onwe na-enye ohere ka robot kwụsị usoro ahụ n'enweghị nsogbu ma bugharịa ya na mmadụ n'ọnọdụ ndị a, kama iji nwayọ mee ihe na-ezighi ezi. Ọ bụrụ na emeghị ihe ndị ọzọ, njehie ga-agbasa na nzuzo ma ụzọ nyocha ga-efunahụ ya.