Questões de Concurso sobre Novos sistemas de armazenamento

Os sistemas de gestão de conteúdo são, exclusivamente, utilizados para o armazenamento e o gerenciamento de dados estruturados.

A descoberta de conhecimento em bases de dados, ou KDD (knowledge-discovery), é a etapa principal do processo de mineração de dados.

Os fatores críticos de sucesso da análise de Big Data incluem uma sólida infraestrutura de dados, além de ferramentas analíticas e pessoal habilitado para lidar com elas.

Assinale a opção que apresenta a denominação de um conjunto de dados que contém tipos de dados não estruturados e semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, e que exige um pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte a metadados, com o objetivo de que estes sejam usados para resolver problemas de negócios.

Em Big Data, a premissa volume refere-se à capacidade de processar, em um ambiente computacional, diferentes tipos e formatos de dados, como fotos, vídeos e geolocalização.

Volume, variedade e visualização são as três características, conhecidas como 3 Vs, utilizadas para definir Big Data.

A fase de implantação do CRISP-DM (cross industry standard process for data mining) só deve ocorrer após a avaliação do modelo construído para atingir os objetivos do negócio.

O objetivo da técnica de sequência de tempo é identificar a ocorrência de dois eventos diferentes no mesmo momento.

José está enfrentando problemas relacionados ao armazenamento em vários formatos, com estrutura de dados geralmente inconsistente, e à dificuldade de integração. Esses problemas, conhecidos em Qualidade de Dados para Big Data, podem ser respectivamente classificados como

Em se tratando da técnica de correlação, utiliza-se uma escala de 1 a -1 para indicar o grau de similaridade entre duas variáveis distintas.

Um atributo é denominado ordinal quando as variáveis podem ser colocadas em ordem, mas não é possível quantificar a diferença entre os resultados

O ciclo de vida da informação compreende as fases de produção, manuseio, armazenamento, transporte e descarte.

O MJSP possui uma coleção de conjuntos de dados cujo volume, velocidade e variedade é grande e difícil de armazenar, gerenciar, processar e analisar. Esse conjunto de dados é definido atualmente como

Embora Big Data tenha diferentes definições, há um consenso sobre o modelo dos 3 V’s que correspondem a 3 características. Duas dessas características são:

O Big Data é definido como coleções de dados cuja sua quantidade é tão grande que é difícil armazenar, gerenciar, processar e analisar esses dados por meio de bancos de dados tradicionais. Nos últimos anos, houve um crescimento exponencial nos dados estruturados e não estruturados gerados pela tecnologia da informação da indústria e saúde por meio da internet das coisas (IoT), por exemplo. Sabendo disso, assinale a alternativa que apresenta corretamente as cinco características, também conhecidas como os cinco “vês”, de um big data.

Um dos desafios do Big Data é o volume de dados. Sabendo que um profissional de tecnologia da informação necessita utilizar um Big Data, assinale a alternativa que apresenta um tipo de banco de dados que é utilizado em soluções baseadas em Big Data.

No processo de agrupamento, o objeto denominado medoide é aquele que representa a mediana do grupo do conjunto.

Atualmente, diversos dados são coletados pelos sistemas digitais de empresas na internet para constituir Big Data com conteúdo sobre os resultados alcançados por seus produtos e serviços, prestígio da imagem da organização e seus representantes. Porém, parte desses dados pode ser falsa ou manipulada por internautas. O tratamento dos dados, a fim de qualificá-los antes de disponibilizá-los para a tomada de decisão na empresa, segundo o conceito das cinco dimensões “V” de avaliação de um Big Data, se refere

Big Data surgiu a partir da necessidade de manipular um grande volume de dados e, com isso, novos conceitos foram introduzidos, como o Data Lake, que

O objetivo das técnicas de pré-processamento de dados é preparar os dados brutos para serem analisados sem erros de incompletudes, inconsistências e ruídos.