Uma funcionalidade que pesquisa, agrega e organiza dados, d...

A) Data Mining

Mineração de Dados -  agrega e organiza dados, de maneira que, através de análises encontre padrões, associações, mudanças, anomalias e outras informações relevantes.

B) Data Storage

Armazenamento de Dados

C) Data Scale

Escala de Dados categorizando o qualitativo ou o quantitativo dos mesmos.

D) Big Data

Big Data (megadados ou grandes dados em português) é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjunto de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais

E) Data Center

Centro de Processamento de Dados (CPD)

data mining: mineracao de dados

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.

[...]

☛Os dados possuem "5V's":

Volume -> Grande quantidade.

Variedade -> São variados.

Velocidade -> São criados de uma forma extremamente rápida.

Valor -> Devem possuir valor, ou seja, deve agregar conhecimento.

Veracidade -> Devem ser verídicos, verdadeiros.

Velocidade

➥ Está relacionada com o fato dos dados em big data ocorrem em fluxo contínuo. É o que acontece com as postagens nas redes sociais.

Volume

➥ Está relacionado com a quantidade de espaço que é necessário para armazenar dados de big data. Geralmente, esses dados não irão caber, por exemplo, no seu computador de casa.

Variedade

➥ Está ligada ao fato dos dados possuírem diferentes naturezas. O big data não tem preconceito. Todo tipo dado é bem vindo. Seja ele estruturado ou não estruturado.

Variabilidade

➥ É a oscilação nos níveis dos dados colhidos e trabalhados. Como essas informações vêm de múltiplas fontes, dizemos que o nível é variável.

Viscosidade

➥ Tem relação com a dificuldade de navegar entre os dados. Essa dificuldade pode ser considerar como uma espécie de inércia. Como os dados são variados, o algoritmo tem que ser capaz de lidar com diferentes fontes, essa flexibilidade tem um custo. Um deles é a viscosidade.

Volatilidade

➥ Diz respeito às inconsistências nos dados ou à mudança de dimensões entre eles, já que vêm de vários tipos origens.

[...]

RESUMO

☑ Grande banco de dados.

☑ Engloba todos os tipos de dados.

☑ Dados estruturados ou não estruturados.

☑ Para melhor proveito, usa-se Data Mining e Data Warehouse.

___________

Fontes: Techtudo; Questões da CESPE; Colegas do QC.

'

Bons Estudos.

Ótima definição para Data Mining. A principal função do Data Mining é agregar e organizar dados. Mineração de dados, ou data mining, é o processo de análise de conjuntos de dados que tem por objetivo a descoberta de padrões interessantes e que possam representar informações úteis.

sobre o assunto:

(CESPE/EBSERH/ANALISTA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO/2018) A descoberta de novas regras e padrões em conjuntos de dados fornecidos, ou aquisição de conhecimento indutivo, é um dos objetivos de data mining. CERTA

PF18 Descobrir conexões escondidas e prever tendências futuras é um dos objetivos da mineração de dados, que utiliza a estatística, a inteligência artificial e os algoritmos de aprendizagem de máquina. (C)

PF18 pode-se definir mineração de dados como o processo de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis. (C)

As ferramentas de Data Mining permitem ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Esses tipos de ferramentas podem utilizar técnicas avançadas de computação como redes neurais, algoritmos genéticos e lógica nebulosa, dentre outras.(C)

A finalidade do uso do data mining em uma organização é subsidiar a produção de afirmações conclusivas acerca do padrão de comportamento exibido por agentes de interesse dessa organização. (C)

A descoberta de novas regras e padrões em conjuntos de dados fornecidos, ou aquisição de conhecimento indutivo, é um dos objetivos de data mining.(C)

GAB: A

Alternativa correta: A - Data Mining.

O conceito de Data Mining, ou Mineração de Dados, refere-se ao processo computacional usado para descobrir padrões em grandes conjuntos de dados. Abordando de forma mais técnica, o Data Mining envolve métodos de inteligência artificial, aprendizado de máquina, estatística e sistemas de banco de dados, com o objetivo de extrair informações úteis que não podem ser obtidas apenas por meio de uma análise básica.

A compreensão do Data Mining é crucial para quem está se preparando para concursos públicos com foco em tecnologia da informação, especialmente para aqueles que desejam trabalhar com base de dados e análise de informações.

A alternativa A está correta porque descreve com exatidão o processo de Data Mining. Esse processo envolve a pesquisa, agregação e organização de grandes volumes de dados a fim de descobrir padrões, associações e outras informações relevantes que auxiliam na tomada de decisões e no ganho de insights. O Data Mining tem aplicação em vários campos, como marketing, medicina, ciências sociais e, principalmente, no âmbito empresarial, onde permite às empresas conhecerem melhor seus clientes, seus hábitos e preferências.

É importante notar que o Data Mining não deve ser confundido com Data Storage (B), que se refere à armazenagem de dados, ou com Big Data (D), que é um termo usado para descrever conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que desafiam os métodos tradicionais de processamento de dados. A alternativa Data Scale (C) não é um termo largamente reconhecido no contexto de Banco de Dados, e Data Center (E) se refere a uma instalação física destinada a armazenar servidores e outros componentes de TI.