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Questões de Concurso sobre Big Data
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Na área de Big Data, o grande volume de dados coletado pode ser classificado em três tipos: estruturados, que apresentam um formato rígido; semiestruturados, que são organizados por meio de tags sem seguir uma estrutura rígida; e não estruturados, que não estão em conformidade com modelos predefinidos. Qual é o princípio dos 5Vs de Big Data que trata desses tipos de dados?
A
Volume.
B
Velocidade.
C
Variedade.
D
Veracidade.
E
Valor.
Uma arquitetura de gestão de Big Data deve incluir uma variedade de serviços que permitam que as empresas façam uso de incontáveis fontes de dados de maneira rápida e eficiente. Sobre a arquitetura de Big Data, assinale a afirmativa correta.
A
A infraestrutura física é baseada em um modelo de computação distribuída.
B
As conhecidas APIs (Application Programming Interface) não fazem parte da arquitetura Big Data.
C
O Big Data realiza a coleta de vários dados, mas somente de fontes internas, ou seja, dentro da organização.
D
A infraestrutura de segurança não se aplica ao Big Data, tendo em vista que todos os dados utilizados por ele são abertos (públicos) e não precisam de proteção.
E
Mesmo o Big Data sendo uma enorme estrutura de armazenamento, não há a presença de qualquer tipo de redundância. Este fato se deve à eficiência de seus algoritmos.
Ano:
2023
Banca:
Instituto Quadrix - Quadrix
Com a finalidade de manter organizado o repositório, o Data Lake exige que o usuário defina, no mínimo, dois esquemas (schema) para os dados, sendo um para armazenar os metadados e o outro para os dados.
C
Certo
E
Errado
São Vs válidos no contexto de Big Data:
1. Valor
2. Volume
3. Variedade
4. Velocidade
5. Veracidade
6. Validade
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
A
São corretas apenas as afirmativas 1, 2, 3, 4 e 5.
B
São corretas apenas as afirmativas 1, 2, 3, 4 e 6.
C
São corretas apenas as afirmativas 1, 2, 3, 5 e 6.
D
São corretas apenas as afirmativas 1, 2, 4, 5 e 6.
E
São corretas apenas as afirmativas 2, 3, 4, 5 e 6.
Variedade, em big data, refere-se à quantidade de fontes que geram os dados com potencial de serem altamente desestruturados.
C
Certo
E
Errado
Big Data pode ser definido como um grande data warehouse, com processos de business intelligence atuando em múltiplos data sets com terabytes de dados.
C
Certo
E
Errado
Ano:
2023
Banca:
Fundação Carlos Chagas - FCC
Na era do big data, as empresas precisam utilizar repositórios e tecnologias para armazenamento, tratamento e análise desse grande volume de dados, dentre as quais, encontram-se:
A
os sistemas OLAP, que têm foco no nível operacional da organização, proporcionando alta velocidade na consulta, inserção, alteração e exclusão de dados. Os dados, voláteis, são armazenados em SGBDs relacionais e a sua atualização é feita no momento da transação.
B
os Data Warehouses, que proporcionam alto desempenho para consulta de dados históricos. Os dados são obtidos de diversas fontes, passam por um processo de ETL e geralmente são armazenados em um modelo dimensional como Star e Snowflake.
C
as ferramentas OLAP, que utilizam a técnica de argumentação ativa, isto é, ao invés de o gestor definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para analisá-los, as ferramentas OLAP pesquisam automaticamente a base de dados à procura de anomalias e possíveis relacionamentos, identificando problemas que não tinham sido detectados pelo gestor.
D
as análises de BI, que utilizam algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade da ocorrência de resultados futuros a partir de dados históricos armazenados em data lakes.
E
as ferramentas de Data Mining, que combinam os melhores elementos de Data Lakes e de Data Warehouses, formando um sistema aberto e padronizado, capaz de estruturar os dados e os recursos de gerenciamento de dados, de forma a proporcionar ao gestor uma exploração detalhada dos dados em busca de informações para a tomada de decisão.
Dados estruturados e semiestruturados são tipos de Big Data, enquanto os dados não estruturados não se enquadram nos requisitos para Big Data.
C
Certo
E
Errado
A respeito do uso de Data Lakes como solução para o gerenciamento e análise de Big Data, constata-se que eles
A
convertem dados não estruturados em estruturados durante o processo de ingestão.
B
permitem o armazenamento de dados em formatos estruturados, semiestruturados e não estruturados, oferecendo flexibilidade na análise e no processamento de diferentes tipos de dados.
C
são geralmente implementados usando apenas sistemas de arquivos convencionais devido à sua eficiência em armazenar grandes volumes de dados.
D
são adequados apenas para armazenar grandes volumes de dados não estruturados.
E
são inadequados em soluções de Big Data por não suportarem alguns tipos de dados.
O big data faz uso de técnicas de machine learning para a análise de grandes conjuntos de dados.
C
Certo
E
Errado
Assinale a opção correta, a respeito de conceitos de big data.
A
Big data refere-se ao armazenamento de grandes volumes de dados em servidores locais, geralmente em formato estruturado.
B
Os processos e modelos analíticos de big data são baseados somente em máquinas e não em humanos.
C
Big data consiste de uma tecnologia que se resume ao uso de técnicas avançadas de criptografia para proteger informações confidenciais armazenadas em bancos de dados corporativos.
D
Uma solução de big data inclui somente os dados principais, sendo descartados os domínios de dados e transações.
E
Big data é um termo abrangente usado para descrever conjuntos de dados extremamente grandes que são difíceis de processar e analisar em um período de tempo razoável pelos métodos tradicionais.
O Big Data, na sua grande maioria, é um conjunto de dados que a cada milésimo de segundo são inseridos novos; assim sendo, o mundo atual dos dados digitalizados contém uma inimaginável quantidade de informações, base que está em crescimento permanentemente. A característica do Big Data, que faz parte dos 3 Vs e que está relacionada à dinâmica de crescimento e processamento de dados e à necessidade de respostas em um curto prazo ou em tempo real, é:
A
Valor.
B
Volume.
C
Variedade.
D
Velocidade.
E
Veracidade.
No contexto de Big Data, para armazenar petabytes de dados não estruturados, semiestruturados e estruturados, com alto nível de heterogeneidade, é necessário um banco de dados que:
A
use SQL como padrão;
B
garanta as propriedades ACID;
C
tenha esquemas de dados dinâmicos;
D
utilize um SBGD central e local com estrutura sequencial de processamento;
E
persista dados em tabelas relacionais como estrutura única de armazenamento.
Bancos de dados Big Data podem armazenar petabytes de informações heterogêneas e são caracterizados por:
A
garantirem as operações ACID para controlarem as múltiplas transações concorrentes em tempo real;
B
permitirem o armazenamento mono-model para evitar que grandes volumes de dados sejam corrompidos ao serem transferidos pela rede;
C
possuírem esquemas não rígidos no qual os dados podem ser armazenados para o esquema ser definido posteriormente e dinamicamente;
D
utilizarem linguagem de consulta estruturada para recuperar e processar seus dados com múltiplas consultas concorrentes em grandes volumes de dados;
E
armazenarem dados estruturados em tabelas indexadas com esquemas que precisam ser definidos a priori para melhorar o desempenho das consultas complexas.
O Big Data pode ser conceituado como um fenômeno em que dados são produzidos em vários formatos e armazenados por uma grande quantidade de dispositivos e equipamentos.
C
Certo
E
Errado
Ano:
2023
Banca:
Instituto Quadrix - Quadrix
Prova:
Quadrix - CREFITO 14 - Analista Administrativo - Área Tecnologia da Informação - 2023
Assinale a alternativa que apresenta corretamente o conceito de volume no contexto de Big Data.
A
É a velocidade com que os dados são gerados, coletados e processados.
B
Refere‑se à variedade de tipos de dados, estruturados e não estruturados, que são manipulados em sistemas de Big Data.
C
Refere‑se à quantidade massiva de dados que precisa ser armazenada e gerenciada, o que frequentemente exige sistemas de armazenamento escaláveis.
D
É a veracidade dos dados, ou seja, a confiabilidade e a qualidade dos dados em sistemas de Big Data.
E
Volume refere‑se à complexidade dos algoritmos de processamento de dados utilizados em sistemas de Big Data.
Organizações modernas estão sujeitas a uma grande quantidade de dados, principalmente se tratam com grandes quantidades de clientes. Muitas das demandas de tecnologia de informação a que essas organizações estão submetidas passaram a ser organizadas e tratadas dentro do conceito de Big Data.
Além do grande volume de dados, o Big Data, em sua definição original, considera também a(s) seguinte(s) propriedade(s):
A
falta de qualidade, apenas
B
variedade, apenas
C
velocidade, apenas
D
variedade e velocidade
E
velocidade e falta de qualidade
Assinale a opção que melhor descreve a diferença entre os frameworks Apache Spark e Apache Hadoop, no contexto do processamento de Big Data.
A
O processamento de dados no Spark é mais rápido do que no Hadoop, pois ele é baseado em memória e utiliza RDDs, enquanto o Hadoop é baseado em disco e utiliza MapReduce.
B
O processamento de dados no Hadoop é mais rápido do que no Spark, pois o Hadoop é mais escalável e utiliza clusters maiores, enquanto o Spark é limitado pelo tamanho do cluster.
C
O Spark é mais adequado para cargas de trabalho mais pesadas, enquanto o Hadoop é melhor para cargas de trabalho mais leves e interativas.
D
O Spark e o Hadoop utilizam as mesmas técnicas de processamento de dados, mas o Spark é mais adequado para casos de uso em que a latência é um fator crítico, enquanto o Hadoop é mais adequado para casos de uso em que a capacidade de processamento em lote é mais importante.
E
O Hadoop é uma tecnologia mais recente que oferece melhorias, em relação ao Spark, em termos de desempenho e velocidade de processamento.
Sobre Big Data, considere as seguintes afirmações:
I – Big data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados. Esses conjuntos de dados são tão volumosos que o software tradicional de processamento de dados normalmente não consegue gerenciá-los.
II – Velocidade é a taxa mais rápida na qual os dados são recebidos e talvez administrados. Normalmente, a velocidade mais alta dos dados é transmitida diretamente para a memória, em vez de ser gravada no disco.
III – Variedade refere-se aos vários tipos de dados disponíveis. Tipos de dados tradicionais foram estruturados e se adequam perfeitamente a um banco de dados relacional.
IV – As soluções de Big Data são feitas para lidar com um grande volume de dados estruturados que obrigatoriamente têm relação entre si.
V – Por conta do grande volume de dados e complexidade envolvidos, as soluções Big Data apresentam um grau relativamente baixo de confiabilidade.
Estão INCORRETAS as afirmações:
A
II e III apenas.
B
I e II apenas.
C
IV e V apenas.
D
III e IV apenas.
Big data necessitam de algoritmos de computação mais robustos em comparação aos algoritmos tradicionais de banco de dados, que não são capazes de lidar com os volumes de dados representados em big data.
C
Certo
E
Errado
Gerar simulado