Questões de Concurso Comentadas sobre big data em banco de dados

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Q2557082 Banco de Dados

No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.


Em Big Data, um pipeline de dados visa refinar e limpar os dados brutos, facilitando a utilização desses dados pelos usuários finais.

Alternativas
Q2545376 Banco de Dados
Considerando os conceitos da Indústria 4.0, julgue as afirmações abaixo:

I. Sistemas de simulação é o uso de um sistema integrado, baseado em computador, que consiste em simulação, visualização 3D, análises e ferramentas de colaboração para criar definições de processos de manufatura e produto simultaneamente.
II. A interconexão entre objetos por meio de infraestrutura habilitadora (eletrônica, software, sensores e/ou atuadores), com capacidade de computação distribuída e organizados em redes, que passam a se comunicar e interagir, podendo ser remotamente monitorados e/ou controlados, resultando em ganhos de eficiência, caracteriza o conceito de Cloud Computing.
III. Big Data consiste no uso de tecnologias digitais para transformar processos de produção, de desenvolvimento de produtos e/ou modelos de negócios, visando à otimização e à eficiência nos processos. A transformação digital abrange: projeto e implementação de plano de digitalização, sensoriamento, aquisição e tratamento de dados. 
Alternativas
Q2539263 Banco de Dados
As ferramentas da agricultura digital são consideradas aliadas indispensáveis para ajudar o produtor a tornar a produção mais eficiente e melhorar a produtividade da lavoura. Assim, o avanço da tecnologia aplicada ao agronegócio resulta em diversas tendências que devem nortear a produção agrícola dos próximos anos. Nessa perspectiva, uma tendência da agricultura digital é o Big Data.

Aponte a alternativa que descreve essa tendência e sua relação com a agricultura:
Alternativas
Q2534660 Banco de Dados
No contexto de análise de dados numéricos em aplicações de Big Data, há casos em que é necessário lidar com a identificação/isolamento de outliers. Uma das técnicas utilizadas nesses casos é baseada na fórmula a seguir.
Z = (x – µ) / σ
Na fórmula, “Z” é um fator (ou escore) que permite estabelecer se o valor numérico “x” deve ser considerado um outlier ou não.
Os símbolos “µ” e “σ” empregados na fórmula significam respectivamente:
Alternativas
Q2517628 Banco de Dados
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:
Alternativas
Q2517625 Banco de Dados
Para tomar decisões diárias, o analista João precisa consultar o preço de diversas ações do mercado financeiro, bem como outros dados da CVM. Contudo, ao acessar o ambiente de BigData da CVM, João verificou que os preços das ações desse ambiente demoravam para ser atualizados.

João procurou o arquiteto de BigData da CVM para tratar a dimensão da qualidade de dados denominada:
Alternativas
Q2515937 Banco de Dados

O analista Igor está explorando diversos dados sobre transações financeiras disponíveis no ambiente de big data da CVM. Para apoiar suas análises, Igor quer visualizar os dados em gráficos. Para analisar tendências, Igor deve usar o gráfico do tipo: 

Alternativas
Q2515936 Banco de Dados
Maria, analista de mercado da CVM, precisa analisar milhares de negociações financeiras para obter insights e tomar decisões ao longo do dia. Maria apresentou a demanda para Tiago, o arquiteto de big data da CVM.
Para processar as negociações financeiras como uma sequência de eventos no tempo, agrupando e filtrando os dados à medida que são capturados, o componente da arquitetura de big data que Tiago deve desenvolver é o:
Alternativas
Q2515388 Banco de Dados
Armazenamento de alta performance pode ser uma exigência quando tratamos de alguns sistemas para Big Data, Inteligência Artificial e Computação de Alto Desempenho (HPC). Esse tipo de armazenamento possui algumas características particulares, que o distingue dos demais tipos de armazenamento.
Diante desse contexto, assinale a opção que apresenta um benefício chave dos sistemas de armazenamento de dados de alta performance.
Alternativas
Q2501774 Banco de Dados
Com relação a noções de big data, julgue os itens que se seguem.


I Como qualquer tecnologia, soluções de big data também apresentam algumas restrições. Por exemplo, elas não podem ser utilizadas na área da saúde para determinar a causa de uma doença, porque esse é um procedimento complexo que somente pode ser executado por pessoas devidamente capacitadas — nesse caso, os médicos.

II Big data é qualquer tipo de fonte de dados que possui, no mínimo, as seguintes três características: volume de dados extremamente grande; velocidade de dados extremamente alta; e variedade de dados extremamente ampla.

III Para que as organizações obtenham os conhecimentos corretos, a tecnologia big data não permite que elas executem as operações de armazenar e administrar as grandes quantidades de dados de si próprias.

IV Big data é uma combinação de tecnologias de gestão de dados que evoluíram ao longo dos anos, razão por que não é considerado um mercado único.

Estão certos apenas os itens 
Alternativas
Q2493415 Banco de Dados
Os bancos de dados massivos (Big Data) se caracterizam por armazenar grande volume de dados heterogêneos que crescem rapidamente ao longo do tempo.

Para implementar esse tipo de banco de dados, é necessário:
Alternativas
Q2491635 Banco de Dados

Acerca de Big data, bancos de dados distribuídos e soluções de suporte à decisão, julgue o item seguinte.


A veracidade em Big data aborda os possíveis problemas que os dados gerados podem apresentar, como a presença de dados incompletos, corrompidos ou com anomalias, os quais podem resultar em diferentes níveis de incerteza e confiabilidade.

Alternativas
Q2490320 Banco de Dados
Bancos de dados do tipo Big Data armazenam grandes volumes de dados com variados formatos que são gerados em alta velocidade. Os tradicionais bancos de dados relacionais não suportam armazenar dados com tais características.

Dessa forma, o tipo de banco de dados utilizado para armazenar grafos, documentos e chave-valor é: 
Alternativas
Q2474235 Banco de Dados
“...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
Alternativas
Q2467032 Banco de Dados

Com relação a arquitetura e política de armazenamento de dados e engenharia de dados — ingestão e armazenamento de grande quantidade de dados Big Data, julgue o item subsequente.


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.

Alternativas
Q2459117 Banco de Dados
Os Bancos de Dados NoSQL foram projetados para gerenciarem grandes volumes de dados. É um exemplo de banco de dados orientado a grafos e indicado para armazenar pequenos registros que possuem interconexões complexas, como é o caso de dados em redes sociais.
Alternativas
Q2457923 Banco de Dados
As características inerentes ao Big Data implicam a necessidade de um sistema de armazenamento, gerenciamento e análise que seja flexível, de forma a se adaptar facilmente aos dados sem comprometer o desempenho. Dentre as soluções, o Data Warehouse (DW) tem como características: 
Alternativas
Q2457906 Banco de Dados
Apache Hadoop é o principal framework utilizado no processamento e armazenamento de grandes conjuntos de dados (Big Data). No ecossistema Apache Hadoop, além dos componentes básicos, diversas ferramentas e serviços suprem necessidades de negócios, aplicações e arquitetura de dados. O sistema de agendamento de WorkFlow para gerenciar os jobs de computação distribuída do MapReduce é o: 
Alternativas
Q2391943 Banco de Dados

No que se refere a modelagem dimensional, mineração de dados e big data, julgue o item subsequente.


Em big data, a premissa variedade refere-se ao acréscimo dos volumosos tipos de dados semiestruturados e não estruturados aos tradicionais conjuntos de dados estruturados das organizações, responsável por impor desafios contextuais adicionais para o armazenamento, o tratamento e a análise dos dados dessas organizações. 

Alternativas
Q2387578 Banco de Dados
Considerando os conceitos principais de ciência de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.
( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.
( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.

As afirmativas são, respectivamente,
Alternativas
Respostas
181: C
182: E
183: D
184: D
185: A
186: E
187: A
188: D
189: C
190: C
191: D
192: C
193: B
194: A
195: C
196: D
197: B
198: B
199: C
200: B