Questões de Banco de Dados - Big Data para Concurso - Página 10

Q2571741

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-PA Prova: FGV - 2024 - TCE-PA - Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados |

Q2571741 Banco de Dados

O conceito de Big Data engloba não apenas o volume de dados, mas também a variedade e a velocidade com que são produzidos os chamados 3Vs, os principais desafios ou dimensões do Big Data.
Posteriormente, de acordo com o DAMA-DBOK, aos 3Vs iniciais foram adicionados outros 3Vs aos principais desafios ou dimensões do Big Data. São eles:

A

veracidade, visualização e valor.

B

valor, validade e visão.

C

volatilidade, veracidade e validade.

D

viscosidade, volatilidade e veracidade.

E

validade, volatilidade e verossimilhança.

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Q2571734

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-PA Prova: FGV - 2024 - TCE-PA - Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados |

Q2571734 Banco de Dados

A eficiência no armazenamento de dados é crucial para muitas organizações. Tecnologias como Amazon S3, CEPH e HDFS apresentam soluções adequadas a diferentes necessidades.
Sobre esses modelos de armazenamento, avalie as afirmativas a seguir.
I. O Amazon Simple Storage Service utiliza um sistema de arquivos distribuídos, o que proporciona uma escalabilidade praticamente ilimitada. II. O modelo CEPH é indicado para organizações que lidam com dados altamente sensíveis, como informações financeiras, jurídicas ou dados governamentais. III. Dividir arquivos grandes em blocos de tamanho fixo aumenta a eficiência do HDFS no processamento de grandes volumes de dados, ou Big Data.
Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

I e II, apenas.

C

III, apenas.

D

II e III, apenas.

E

I, II e III.

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Q2568601

Ano: 2024 Banca: Instituto Access Órgão: CEASA-ES Prova: Instituto Access - 2024 - CEASA-ES - Técnico em Recursos Humanos |

Q2568601 Banco de Dados

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

A

Aumentando a burocracia interna.

B

Limitando a capacidade de inovação.

C

Reduzindo a precisão das decisões estratégicas.

D

Melhorando a personalização do atendimento ao cliente.

E

Redução da automação de processos.

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Q2568151

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-PA Prova: FGV - 2024 - TCE-PA - Auditor de Controle Externo - Área de Informática - Administrador de Banco de Dados |

Q2568151 Banco de Dados

A arquitetura a seguir que mais se assemelha ao conceito de Big Data é

A

data mining.

B

data warehouse.

C

data lakehouse.

D

data mart.

E

data lake.

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Q2557082

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEPLAG-CE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEPLAG-CE - Analista de Gestão Pública - Área de Atuação: Ciência da Computação |

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.

Certo

Errado

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Q2539263

Ano: 2024 Banca: IBADE Órgão: Prefeitura de Ouro Preto do Oeste - RO Prova: IBADE - 2024 - Prefeitura de Ouro Preto do Oeste - RO - Engenheiro Agrônomo |

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:

A

é a tendência em que os equipamentos e máquinas agrícolas se tornem cada vez mais autônomos, sendo guiados a distância e monitorados por diversas tecnologias;

B

é a tendência essencial para fazer uma gestão agrícola mais eficiente, pois integra dados coletados por outras ferramentas, gera mapas e relatórios, entre outros recursos que facilitam o dia a dia do produtor;

C

é a tendência capaz de processar dados obtidos por máquinas agrícolas e demais sistemas, monitorar processos, projetar cenários e antecipar problemas;

D

é um sistema inteligente de armazenamento de dados por meio do qual é possível coletar e armazenar diversas informações sobre a lavoura, assim, o produtor consegue gerar vários indicadores importantes para facilitar escolhas estratégicas;

E

trata-se de uma plataforma de e-commerce que reúne vários comerciantes e empresários do setor agrícola, facilitando a compra e venda de insumos agrícolas, por exemplo.

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Q2534660

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: MF Prova: FGV - 2024 - MF - Auditor Federal de Finanças e Controle - Área de Tecnologia da Informação (Transformação Digital) - manhã |

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:

A

desvio padrão; quantidade de valores avaliados.

B

média aritmética; variância.

C

mediana; quantidade de valores avaliados.

D

média aritmética; desvio padrão.

E

variância; desvio padrão.

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Q2517628

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

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:

A

processar dados heterogêneos, de alto volume e alta velocidade, utilizando estruturas computacionais aprimoradas para a automação de processos e tomadas de decisão;

B

operar dados homogêneos, de alto volume e limitada velocidade, gerando valor agregado para o negócio da empresa;

C

manusear volumes de dados armazenados localmente, heterogêneos e com atividades semiestruturadas, agregando valor ao processo decisório da empresa;

D

processar grandes volumes de dados homogêneos, cujo objetivo principal é a implementação de técnicas avançadas de criptografia;

E

auxiliar no processo de gestão empresarial, processando dados heterogêneos, de alto volume e alta velocidade, descartando domínios de dados e transações.

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Q2517625

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

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:

A

validade (validity);

B

correspondência (matching);

C

unicidade (uniqueness);

D

consistência (consistency);

E

temporalidade (timeliness).

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Q2515937

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Inspetor CVM - Perfil 1 - Mercado de Capitais - Manhã |

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:

A

histograma

B

gauge

C

area

D

rede

E

treemap

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Q2515936

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Inspetor CVM - Perfil 1 - Mercado de Capitais - Manhã |

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:

A

Orquestrator;

B

Batch Processor;

C

Analytical Data Store;

D

Streaming Processor;

E

Real-timing Message Ingestion.

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Q2515388

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Especificações de Rede, Análise de Acessos, Informações e Requisitos de Segurança. Instalação e Administração de Equipamentos |

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.

A

Baixa capacidade de armazenamento, pois com um menor volume de dados o desempenho será privilegiado.

B

Latência alta, pois assim haverá mais tempo para o sincronismo entre as transmissões dos dados.

C

Alta taxa de transferência de dados, ou seja, uma grande quantidade de dados pode ser transmitida ou recebida em um curto espaço de tempo.

D

Limitações de escalabilidade, o que faz com que o sistema tenha que lidar com uma menor quantidade de nós.

E

Falta de redundância de dados, fazendo com que o gerenciador do sistema não precise se preocupar com o cálculo de tais redundâncias.

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Q2493415

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-MS Prova: FGV - 2024 - TJ-MS - Técnico de Nível Superior - Analista de Sistemas Computacionais - Analista de Suporte de TI |

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:

A

esquema pré-definido;

B

armazenamento de dados estruturados;

C

processamento orientado a transações atômicas e isoladas;

D

infraestrutura computacional escalável;

E

linguagem de consulta estruturada.

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Q2491635

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - MPO - Analista de Planejamento e Orçamento - Especialidade: Gestão de Dados Orçamentários |

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.

Certo

Errado

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Q2490320

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TJ-MS Prova: FGV - 2024 - TJ-MS - Técnico de Nível Superior - Analista de Sistemas Computacionais - Analista de Governança |

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:

A

cubo;

B

NoSQL;

C

tabular;

D

data mart;

E

OLTP.

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Q2474235

Ano: 2024 Banca: Instituto Access Órgão: INT Prova: Instituto Access - 2024 - INT - Tecnologista Pleno - Planejamento Tecnológico |

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

A

Big Data.

B

Femea.

C

Hazop.

D

Roadmap.

E

Streaming.

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Q2467032

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPE-GO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - MPE-GO - Analista em Informática |

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.

Certo

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Q2459117

Ano: 2024 Banca: Fundação CETREDE Órgão: Prefeitura de Caucaia - CE Prova: Fundação CETREDE - 2024 - Prefeitura de Caucaia - CE - Analista de Sistema |

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.

A

HBase.

B

Redis.

C

Cassandra.

D

Neo4j.

E

MongoDB.

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Q2457923

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

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:

A

garantia da redundância de dados, assegurando cópias de segurança e recuperação em tempo real.

B

armazenamento e análise de dados oriundos de múltiplas fontes e sob diferentes aspectos ou perspectivas.

C

priorização de transações de alta velocidade e operações de atualização, sem suporte a consultas complexas.

D

otimização do espaço de armazenamento, por meio da remoção de dados históricos e priorização de dados operacionais de curto prazo.

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Q2457906

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

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:

A

Spark.

B

Oozie.

C

Flume.

D

Mahout.

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Questões de Concurso Comentadas sobre big data em banco de dados

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