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Vergangene Ereignisse oder das Geschehen 1z0-931-22 Zertifizierung der Zukunft, Sein Gesichtsausdruck war ruhig, beinahe gleichgültig.
NEW QUESTION: 1
パフォーマンス監査において、内部監査人が最初に決定しなければならないのは次のうちどれですか?
A. 適切なベンチマークが実施されていることの確認。
B. プロセスに対する経営陣の目標。
C. 管理統制が適切かどうか。
D. どの主要業績評価指標が使用されているか。
Answer: B
NEW QUESTION: 2
Hinweis: Diese Frage ist Teil einer Reihe von Fragen, die dasselbe Szenario darstellen. Jede Frage in der Reihe enthält eine eindeutige Lösung, mit der die angegebenen Ziele erreicht werden können. Einige Fragensätze haben möglicherweise mehr als eine richtige Lösung, während andere möglicherweise keine richtige Lösung haben.
Nachdem Sie eine Frage in diesen Abschnitten beantwortet haben, können Sie NICHT mehr darauf zurückkommen. Infolgedessen werden diese Fragen nicht im Überprüfungsbildschirm angezeigt.
Sie haben einen Hyper-V-Host namens Server1, der eine virtuelle Maschine namens VM1 hostet. Server1 und VM1 führen Windows Server 2016 aus.
Die Einstellungen für VM1 werden wie in der folgenden Abbildung gezeigt konfiguriert.
Sie müssen sicherstellen, dass Sie das Cmdlet Copy-VMFile auf Server1 verwenden können, um Dateien von VM1 zu kopieren.
Lösung: Sie starten den Hyper-V Guest Service Interface-Dienst auf VM1.
Erfüllt dies das Ziel?
A. JA
B. NEIN
Answer: B
NEW QUESTION: 3
Welche Art von Risiko würde MOST die Auswahl einer Stichprobenmethode beeinflussen?
A. Inhärent
B. Erkennung
C. Kontrolle
D. Rest
Answer: C
NEW QUESTION: 4
A bank's detailed portfolio data on positions held in a particular security across the bank does not agree with the aggregate total position for that security for the bank. What data quality attribute is missing in this situation?
A. Data integrity
B. Data extensibility
C. Auditability
D. Data completeness
Answer: A
Explanation:
Explanation
The term 'data quality' has multiple elements, ie, data in order to be considered of a high quality must have multiple attributes such as completeness, timeliness, auditability etc. Because this is not an exact science, every expert or text book will have a different view of what goes into data quality. For our purposes however, we will stick to what the PRMIA study material specifies, and according to the study material the following are the elements that can be considered attributes that make for quality data:
1. Integration
2. Integrity
3. Completeness
4. Accessibility
5. Flexibility
6. Extensibility
7. Timeliness
8. Auditability
I am not going to describe each of these here as that would be repetitive of the study material, but suffice it to say that the break-down of a number into its constituents should tie to the aggregate total. If that is not true, then the data lacks integrity - and therefore Choice 'b' is the correct answer. The other choices address other aspects of data quality but not this, and therefore are not correct.