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Wissen und Wissen über die Existenz ist der Natur angeboren, In Ewigkeit nein.

NEW QUESTION: 1
An actuary for the Noble Health Plan observed that the plan's actual morbidity was lower than its assumed morbidity and that the plan's actual administrative expenses were higher than its assumed administrative expenses. In this situation, Noble's actual underwriting margin was
A. larger than its assumed underwriting margin, but the plan's actual expense margin was lower than its assumed expense margin
B. smaller than its assumed underwriting margin, but the plan's actual expense margin was higher than its assumed expense margin
C. larger than its assumed underwriting margin, and the plan's actual expense margin was higher than its assumed expense margin
D. smaller than its assumed underwriting margin, and the plan's actual expense margin was lower than its assumed expense margin
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Is DataStage able to load data into parallel databases in a more efficiently than its competition?
A. No. DataStage only supports Oracle for parallel loading
B. Yes. DataStage exploits the parallel features of DB2
C. No. DataStage only supports Teradata for parallel loading
D. No. DataStage processes data about equal to its competition
Answer: B

NEW QUESTION: 3
A financing firm has multiple offices. The firm needs to reduce current operational costs and manage financial regulation compliance and its associated security risks.
Which action can help this business support their objectives?
A. Incorporate VMControl exposure policies
B. Integrate PowerSC into their environment
C. Implement PowerVM in Trusted mode
D. Install PowerHA in each location
Answer: B

NEW QUESTION: 4
不正データ使用検出システムを設計する必要があります。どのAzureサービスを設計に含める必要がありますか？
A. Azure SQL Data Warehouse
B. Azure Data Factory
C. Azure Databricks
D. Azure Analysis Services
Answer: A
Explanation:
SQL Database and SQL Data Warehouse
SQL threat detection identifies anomalous activities indicating unusual and potentially harmful attempts to access or exploit databases.
Advanced Threat Protection for Azure SQL Database and SQL Data Warehouse detects anomalous activities indicating unusual and potentially harmful attempts to access or exploit databases.
Scenario:
Requirements. Security
The solution must meet the following security requirements:
Unauthorized usage of data must be detected in real time. Unauthorized usage is determined by looking for unusual usage patterns.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-threat-detection-overview
Topic 6, Litware Case
Case study
This is a case study. Case studies are not timed separately. You can use as much exam time as you would like to complete each case. However, there may be additional case studies and sections on this exam. You must manage your time to ensure that you are able to complete all questions included on this exam in the time provided.
To answer the questions included in a case study, you will need to reference information that is provided in the case study. Case studies might contain exhibits and other resources that provide more information about the scenario that is described in the case study. Each question is independent of the other questions in this case study.
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Overview
Litware, Inc. owns and operates 300 convenience stores across the US. The company sells a variety of packaged foods and drinks, as well as a variety of prepared foods, such as sandwiches and pizzas.
Litware has a loyalty club whereby members can get daily discounts on specific items by providing their membership number at checkout.
Litware employs business analysts who prefer to analyze data by using Microsoft Power BI, and data scientists who prefer analyzing data in Azure Databricks notebooks.
Requirements
Business Goals
Litware wants to create a new analytics environment in Azure to meet the following requirements:
* See inventory levels across the stores. Data must be updated as close to real time as possible.
* Execute ad hoc analytical queries on historical data to identify whether the loyalty club discounts increase sales of the discounted products.
* Every four hours, notify store employees about how many prepared food items to produce based on historical demand from the sales data.
Requirements
Technical Requirements
Litware identifies the following technical requirements:
* Minimize the number of different Azure services needed to achieve the business goals
* Use platform as a service (PaaS) offerings whenever possible and avoid having to provision virtual machines that must be managed by Litware.
* Ensure that the analytical data store is accessible only to the company's on-premises network and Azure services.
* Use Azure Active Directory (Azure AD) authentication whenever possible.
* Use the principle of least privilege when designing security.
* Stage inventory data in Azure Data Lake Storage Gen2 before loading the data into the analytical data store. Litware wants to remove transient data from Data Lake Storage once the data is no longer in use. Files that have a modified date that is older than 14 days must be removed.
* Limit the business analysts' access to customer contact information, such as phone numbers, because this type of data is not analytically relevant.
* Ensure that you can quickly restore a copy of the analytical data store within one hour in the event of corruption or accidental deletion.
Requirements
Planned Environment
Litware plans to implement the following environment:
* The application development team will create an Azure event hub to receive real-time sales data, including store number, date, time, product ID, customer loyalty number, price, and discount amount, from the point of sale (POS) system and output the data to data storage in Azure.
* Customer data, including name, contact information, and loyalty number, comes from Salesforce and can be imported into Azure once every eight hours. Row modified dates are not trusted in the source table.
* Product data, including product ID, name, and category, comes from Salesforce and can be imported into Azure once every eight hours. Row modified dates are not trusted in the source table.
* Daily inventory data comes from a Microsoft SQL server located on a private network.
* Litware currently has 5 TB of historical sales data and 100 GB of customer data. The company expects approximately 100 GB of new data per month for the next year.
* Litware will build a custom application named FoodPrep to provide store employees with the calculation results of how many prepared food items to produce every four hours.
* Litware does not plan to implement Azure ExpressRoute or a VPN between the on-premises network and Azure.