Questões de Concurso sobre Big Data

Em geral, projetos de Big Data caracterizam-se por cinco diferentes atributos: valor, variedade, velocidade, veracidade e volume.

A Assembleia Legislativa gera uma enorme quantidade de dados diariamente, incluindo registros de votação, transcrições de sessões e interações nas redes sociais. O volume desses dados é tão grande, e a velocidade de sua geração tão alta, que as ferramentas tradicionais de banco de dados não são suficientes para processá-los e armazená-los.

No contexto de Big Data, assinale a característica se refere à imensa quantidade de dados gerados, que ultrapassa a capacidade de processamento de sistemas convencionais.

Inicialmente, o conceito de Big Data era amplamente descrito pelos chamados ‘3 Vs’. Com o avanço da área, novos ‘Vs’ foram incorporados para ampliar essa definição. Um desses novos ‘Vs’ é a veracidade.

Assinale a opção que melhor define o conceito de veracidade.

Um cientista de dados está explicando o conceito de Big Data em uma conferência e destaca os 5Vs que caracterizam esses conjuntos de dados. Qual das seguintes opções melhor descreve o significado de "Valor" dentro dos 5Vs do Big Data?

As informações são a base de toda tomada de decisão e gestão de empresas, sendo um diferencial importante o uso de grandes volumes de dados de diversas fontes.

Nesse contexto, as soluções de Big Data para análise de dados devem ter a capacidade de:

Como a análise de dados, mais conhecida pelo termo “big data”, pode beneficiar as organizações na era digital?

Nos últimos anos, houve um crescimento colossal de dados gerados nos ramos de tecnologia da informação (TI), indústrias, saúde, IoT e em outros sistemas envolvendo quase todos os setores da sociedade. Uma estimativa da IBM de 2019 concluiu que 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados diariamente. Assinale a alternativa que apresenta qual das fontes de dados contribui para o Big Data.

Um data lake é um repositório que pode armazenar grandes volumes de dados e de conjuntos de dados, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados.

Um dos aspectos-chave de um data lake são os seus metadados, que

Na mineração de dados, a tarefa de classificação consiste em descobrir uma função que mapeie um conjunto de registros de dados em um conjunto de variáveis predefinidas, e as redes neurais e back-propagation são tipos de algoritmos que se aplicam a essa tarefa.

A utilização da ingestão de dados para coletar dados de várias fontes e enviá-los para um repositório Big Data pode apresentar alguns desafios como usar os sistemas escaláveis, para lidar com os grandes volumes de dados, garantir que os dados sejam processados em tempo hábil, ter confiabilidade e ser seguro.

Assinale a alternativa que apresenta as tecnologias diretamente relacionadas ao armazenamento e processamento de dados no contexto de Big Data.

Em um data lake, os dados são depositados em estado bruto, sem terem passado por qualquer análise e mesmo sem terem uma governança.

Uma arquitetura de Big Data refere-se ao design e à estrutura dos sistemas e tecnologias usadas para coletar, armazenar, processar, analisar e visualizar grandes volumes de dados, frequentemente com grande velocidade e variedade. As arquiteturas de Big Data podem ser projetadas de maneiras diferentes, dependendo das necessidades específicas de processamento e análise.

Em uma arquitetura de Big Data, a camada de processamento

“...é um termo que descreve o grande volume de dados, estruturados e não estruturados, que inundam os negócios diariamente. Mas não é a quantidade de dados que é importante. O que importa é o que as organizações fazem com os dados.”

(https://www.questionpro.com/blog/pt-br)

O texto acima está relacionado ao conceito de

Ao considerar os tipos de Big Data - dados estruturados, semiestruturados e não estruturados - e seu impacto nas tecnologias de banco de dados e relação ao armazenamento e processamento desses dados, o que podemos afirmar?

A empresa de e-commerce Shopping Inteligente está desenvolvendo um sistema de recomendação de produtos para melhorar a experiência do usuário e aumentar as vendas. Para isso, eles precisam armazenar grandes volumes de dados de cliques e visualizações de produtos de maneira eficiente e com alta performance, permitindo até mesmo escalabilidade. Considerando a necessidade de lidar com grandes quantidades de dados em tempo real, qual tecnologia de banco de dados seria mais adequada para esse tipo de aplicação?

Um data lake funciona como uma arquitetura de armazenamento que requer que todos os dados sejam estruturados e limpos antes de serem armazenados.

Uma loja online que está crescendo e coletando muitas informações sobre seus clientes: o que eles clicam, o que compram, as avaliações que deixam nos produtos e até as mensagens que enviam. Para dar dicas de produtos cada vez melhores e deixar a experiência de cada cliente mais personalizada, a loja decidiu criar um "grande depósito de dados" (Data Lake) para guardar tudo isso. E a equipe de especialistas em dados planeja usar Inteligência Artificial e Machine Learning para desvendar os segredos contidos nesse depósito.

Nesse caso, a grande vantagem de usar IA e ML junto com um Data Lake é

Considerando os ecossistemas de processamento em Big Data, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) Hadoop: permite o processamento e o armazenamento de grandes quantidades de dados de forma distribuída.

( ) HBase: componente Hadoop altamente configurável, fornecendo bastante flexibilidade para lidar com enormes quantidades de dados de forma eficiente.

( ) Sqoop: componente que permite a transferência de dados entre o Hadoop e bancos de dados relacionais.

( ) Oozie: serviço de coordenação de alto desempenho para aplicações distribuídas.

A sequência está correta em

A proposta de uma solução de Big Data é oferecer uma abordagem consistente no tratamento do constante crescimento e complexidade dos dados. Os pilares fundamentais para a criação de novas tecnologias e soluções nessa área, conhecidos como 5 V’s do Big Data, são: