A respeito dos modelos de serviços e de implementação de computação em nuvem, julgue o item subsecutivo.

O modelo de implantação de nuvem híbrida, também conhecido como Multicloud, é uma combinação da utilização de diferentes nuvens, utilizando diferentes provedores desses serviços.

Julgue o item que se segue relativo a fundamentos e características de computação em nuvem. 

Uma das premissas da computação em nuvem é o compartilhamento de recursos computacionais sob demanda, com flexibilidade e versatilidade, o que permite que as empresas que adotem esse serviço se adaptem de maneira ágil a novos mercados.

Julgue o item que se segue relativo a fundamentos e características de computação em nuvem. 

Na computação em nuvem, a rápida elasticidade permite que os recursos alocados possam ser facilmente aumentados ou diminuídos, mas essa flexibilidade acarreta maiores custos para os usuários, pois o provedor deve sempre manter recursos disponíveis.

Acerca da arquitetura de sistemas analíticos e do ecossistema Apache Hadoop, julgue o próximo item. 

O Hadoop é considerado ineficiente em cenários que exigem escalabilidade horizontal, sendo mais adequado para processamento em clusters pequenos.

Acerca da arquitetura de sistemas analíticos e do ecossistema Apache Hadoop, julgue o próximo item. 

O MapReduce, um dos componentes principais do Hadoop, foi projetado para atender a demandas analíticas de alta frequência e baixa latência. 

A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.

Um DW é projetado para armazenar dados operacionais históricos, utilizando a mesma estrutura dos dados transacionais, com o objetivo de diminuir a latência nas consultas analíticas. 

A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.

No processo ETL, a etapa de transformação é responsável por aplicar as regras de adequação, convertendo os dados ao formato requerido pelo DW, garantindo sua consistência e usabilidade.

A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.

A multidimensionalidade é uma característica chave do OLAP, permitindo analisar dados em diferentes perspectivas, como tempo e localização.

Em relação a BI (business intelligence), julgue o item seguinte.

O BI pode ser descrito como um termo abrangente que contempla ferramentas, metodologias, arquiteturas e bancos de dados com o objetivo de fornecer suporte às decisões gerenciais. 

Acerca de armazenamento de dados, julgue o item subsequente. 

Em sistemas de arquivos distribuídos, consistência eventual é uma característica que garante que, após determinado tempo, todas as réplicas dos dados estarão consistentes, sem a necessidade de sincronização imediata.  

Acerca de armazenamento de dados, julgue o item subsequente. 

A replicação de dados em sistemas de armazenamento orientado a objeto não é uma prática muito utilizada, pois esse tipo de armazenamento depende de um único servidor centralizado para gerenciar e distribuir dados.

Julgue o item seguinte, relativo a inteligência artificial (IA).

A IA generativa consiste em técnicas de IA baseadas prioritariamente na utilização de aprendizado supervisionado para a criação de novas amostras de dados que se assemelham aos dados de treinamento. 

Julgue o item seguinte, relativo a inteligência artificial (IA).

A análise preditiva é uma aplicação da IA em que são utilizadas técnicas de aprendizado de máquina para a previsão de resultados futuros com base em dados históricos.

A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.

O armazenamento de Big Data em sistemas distribuídos, a exemplo do HDFS (Hadoop Distributed File System), melhora a tolerância a falhas e a escalabilidade ao distribuir dados entre múltiplos nós.

A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.

Na etapa de ingestão de um pipeline de dados de Big Data, os dados de diversas fontes são coletados e transportados para um armazenamento centralizado.

A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.

Os data lakes, por armazenarem dados em seus formatos originais, eliminam completamente a necessidade de data warehouses em ambientes de Big Data.

Julgue o próximo item, relativo ao tratamento de dados pessoais no poder público, conforme orientação da ANPD.  

Na hipótese de o tratamento de dados pessoais pelo poder público ser realizado para o cumprimento de obrigação legal ou regulatória pelo controlador, a obrigação legal decorre de uma norma de conduta, isto é, uma regra que disciplina um comportamento, em geral estabelecendo um fato ou uma hipótese legal, com uma possível consequência jurídica em caso de descumprimento. 

Julgue o próximo item, relativo ao tratamento de dados pessoais no poder público, conforme orientação da ANPD.  

Quando o tratamento de dados pessoais for necessário para o cumprimento de obrigações e atribuições legais, caso em que o cidadão não possui condições efetivas de se manifestar livremente sobre o uso de seus dados pessoais, o consentimento do titular não constitui a base legal mais apropriada para o tratamento de dados pessoais pelo poder público.  

Julgue o próximo item, relativo ao tratamento de dados pessoais no poder público, conforme orientação da ANPD.  

Segundo o princípio da necessidade, o tratamento de dados deve ser limitado ao mínimo necessário para a realização de suas finalidades, logo deve abranger apenas os dados pertinentes, proporcionais e não excessivos em relação às suas finalidades.

Julgue o próximo item, com base no disposto na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). 

O tratamento de dados pessoais deve ser realizado mediante o consentimento do titular, ficando dispensada tal exigência para os dados tornados manifestamente públicos pelo titular.