Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
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“A Secretaria da Fazenda realizou procedimento que visa estimular os contribuintes paulistas a, voluntariamente, regularizarem as obrigações tributárias que devem ser transmitidas ao Fisco. Em uma etapa da operação foram selecionados 48 contribuintes do Regime Periódico de Apuração com R$ 143 milhões em débitos de ICMS.

Esta ação tem caráter orientador, com o objetivo de alertar as empresas sobre divergências em suas declarações e indicar a regularização, porém, a ação pode resultar em indicações de empresas de fachada que apresentaram um conjunto de indícios que sugerem tratar-se de documentos fiscais inidôneos ou de simulação de operações para gerar créditos falsos de ICMS na apuração mensal do tributo a recolher.

Para a elaboração da operação autorregularização foram selecionados contribuintes com divergências nas notas fiscais emitidas entre janeiro a dezembro de 2016 em comparação com as informações declaradas nas Guias de Informação e Apuração do ICMS do mesmo período."
(Baseado em: https://portal.fazenda.sp.gov.br)
Ao ler esta notícia, uma Auditora Fiscal da área de TI concluiu, corretamente, que o cruzamento e a análise simultânea de diversas informações, como Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), inadimplência, regularidade no cumprimento de obrigações, porte da empresa, composição do quadro societário, autos de infração anteriores, localização geográfica e atividade econômica, entre outras,
A
caracterizam-se como operações MOLAP, que usam a base de dados relacional para acessar os dados do cubo.
B
caracterizam-se como operações HOLAP, que não usam a base de dados relacional para acessar os dados do cubo.
C
podem ter sido realizados com a ajuda de ferramentas de Data Marts integrados, que não requerem a construção de um DW.
D
podem ter sido realizados com ferramentas de Data Mining em tempo real, uma vez que os dados do DW são constantemente atualizados a partir da chave de tempo que indica o dia no qual os dados foram extraídos dos sistemas transacionais.
E
podem ter sido realizados com a ajuda de ferramentas de Data Mining, que permitem a exploração de grandes volumes de dados para identificar padrões de comportamento e relacionamentos.