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GABA: E
Outros conceitos cespianos:
"Big data refere-se a uma nova geração de tecnologias e arquiteturas projetadas para processar volumes muito grandes e com grande variedade de dados, permitindo alta velocidade de captura, descoberta e análise" (Q1933316)
"De maneira geral, big data não se refere apenas aos dados, mas também às soluções tecnológicas criadas para lidar com dados em volume, variedade e velocidade significativos"(Q933197)
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Letra A - Errado - Bancos de Dados NoSQL tem a finalidade de atender aos requisitos de gerencimento de grandes volumes de dados que necessitam de alta escalabilidade e disponibilidade, não tem como objetivo principal " objetivo de que estes sejam usados para resolver problemas de negócios" como afirma a questão.
Letra B - Errado - É uma técnica de data mining, busca desenvolver técnicas computacionas sobre aprendizado. Ferramenta para aquisição automatica de conhecimento por meio da imitação do comportamento de aprendizagem humano, foco em aprender a reconhecer padrões complexos e tomar decisões.
Letra C - Errado - Realmente trabalha com dados semi estruturados e não estruturados, busca informações relevantes e úteis, mas o foco não é resolver problemas de negócios.
Letra D - Errado - Em Data warehouse o foco maior é em dados estruturados e é um banco de dados especializado em gerar relatórios.
Letra E - Correto
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rapaz, sinceramente só consegui matar com certeza por ser múltipla escolha.. Porque sendo uma assertiva aberta como geralmente é, iria acabar marcando errado porque da a entender que texto, áudio e vídeo são semiestruturados. Que eu saiba semiestruturado seria XML, CSV
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O termo Big Data é definido genericamente como a captura, gerenciamento e a análise de dados que vão além dos dados tipicamente estruturados, que podem ser consultados e pesquisados através de bancos de dados relacionais. Frequentemente são dados obtidos de arquivos não estruturados como vídeo digital, imagens, dados de sensores, arquivos de logs e de qualquer tipo de dados não contidos em registros típicos com campos que podem ser pesquisados.
Questões cespe sobre o assunto:
- Em soluções Big Data, a análise dos dados comumente precisa ser precedida de uma transformação de dados não estruturados em dados estruturados
- Além de estar relacionado à grande quantidade de informações a serem analisadas, o Big Data considera o volume, a velocidade e a variedade dos dados estruturados — dos quais se conhece a estrutura de armazenamento — bem como dos não estruturados, como imagens, vídeos, áudios e documentos.
- Em soluções Big Data, a análise dos dados comumente precisa ser precedida de uma transformação de dados não estruturados em dados estruturados.
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BIG DATA X DATA WAREHOUSE
Big data é a TECNOLOGIA, um meio para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados.
Data warehouse é a ARQUITETURA, é uma forma de organizar dados para que haja maior credibilidade e integridade corporativa.
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Correta, E
BIG data:
- refere-se aos conjuntos de dados extremamente grandes que são difíceis de analisar com ferramentas tradicionais;
- pode incluir dados estruturados e não estruturados;
- é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade;
- é definido genericamente como a captura, gerenciamento e a análise de dados que vão além dos dados tipicamente estruturados, que podem ser consultados e pesquisados através de bancos de dados relacionais;
- a divisão de dados engloba os estruturados e os não estruturados;
- possui os famosos 5V's: volume / variedade / velocidade / valor / veracidade.
Dias de Luta. Dias de Glória !
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Data Warehouse( Depósito de dados)
é uma coleção de dados orientados por assunto, integrado, variável com o tempo e não volátil, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisões.
O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais - (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas de decisões presentes e a previsão de eventos futuros.
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Gabarito: LETRA E
➥Direto ao ponto:
O big data engloba todos os tipos de dados, seja ele estruturados ou não estruturados.
BIG DATA
☑ 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.
☑ 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.
FONTE: colegas do QC..
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Assertiva E
exige um pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte a metadados = Big Data
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O big data tratam de dados brutos, até transformá-los em "insights" para tomada de decisão, através de sistemas robustos que permite a descoberta e análise. Exemplo prático é o Facebook. Tem dados pra tudo que é canto: áudio, vídeo, imagens, etc.. E claro, tudo que passa por lá, é analisado para o próprio facebook tomar decisões, a fim de lucrar mais..
A alternativa que poderia ter gerado dúvida nessa questão é o DW, mas não confunda:
Data warehouse é uma arquitetura, um modelo.. simplesmente um depósito de dados "mais específico". Ele em si não analisa nada. Ele funciona da seguinte forma:
→ Pega um monte de dados de tudo que é canto
→ Passa por uma espécie de filtro chamado ETL
→ Deposita os dados em DWarehouse
→ Com esses dados mais específicos, entra o processo de datamining e OLAP para minerar.
Imagine comigo seu quarto como um grande banco de dados. Dentro dele tem um banco de dados menor chamado guarda roupa. Esse guarda roupa trata de dados apenas relacionado a roupas. Esse é a ideia de um Datawarehouse: Um banco de dados mais enxuto, mais específico e com dados mais "filtrados". Mas e as gavetas desse guarda roupa? Seria um cara chamado "data mart", um banco de dados menor ainda sobre somente determinado assunto.. por exemplo: somente sobre camisetas.. somente sobre shorts.. Mas dai já estou fugindo do meu edital e vou parar por aqui kkk
um desenho pra você visualizar na sua cabeça kkk: http://sketchtoy.com/69549014
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Em pleno 2021, a Cespe conceituando Big Data, maravilhoso!
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Uma das principais características da linguagem NoSQL é não trabalhar com banco de dados relacionais.
Isso não quer dizer que não haja relação entre os dados ali existentes. Essas relações se dão de maneira diversa àquelas do BD Relacional.
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Complemento:
Os 5 V’s do Big data:
· Volume: Dados de grande variedade de fontes.
· Variedade: Quanto mais dados e fontes, maior q complexidade e possibilidades que tem de gerar informação útil.
· Velocidade: Os dados devem fluir em uma velocidade útil para que a tomada de decisões seja efetivada.
· Veracidade: O quanto a informação é verdadeira.
· Valor: A informação deve ser certa para pessoas certas, sendo, portanto, uma informação útil.
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resumo Big data:
contém tipos de dados não estruturados e semiestruturados e dar suporte a metadados projetadas para processar volumes muito grandes e com grande variedade de dados
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Em acréscimo aos ótimos comentários dos colegas, seguem duas questões do Cespe para agregar:
Q933197: De maneira geral, big data não se refere apenas aos dados, mas também às soluções tecnológicas criadas para lidar com dados em volume, variedade e velocidade significativos – CERTO.
Q842569: O termo Big Data Analytics refere-se aos poderosos softwares que tratam dados estruturados e não estruturados para transformá-los em informações úteis às organizações, permitindo-lhes analisar dados, como registros de call center, postagens de redes sociais, de blogs, dados de CRM e demonstrativos de resultados – CERTO.
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(PF – 2018) Big data refere-se a uma nova geração de tecnologias e arquiteturas projetadas para processar volumes muito grandes e com grande variedade de dados, permitindo alta velocidade de captura, descoberta e análise. CORRETO
(PF – 2018) De maneira geral, big data não se refere apenas aos dados, mas também às soluções tecnológicas criadas para lidar com dados em volume, variedade e velocidade significativos. CORRETO
Big Data é um termo que descreve o grande volume de dados – tanto estruturados quanto não-estruturados — que impactam as empresas diariamente.
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_______BIG DATA
O BIG DATA É 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.
(PF – 2018) Big data refere-se a uma nova geração de tecnologias e arquiteturas projetadas para processar volumes muito grandes e com grande variedade de dados, permitindo alta velocidade de captura, descoberta e análise. CORRETO
(PF – 2018) De maneira geral, big data não se refere apenas aos dados, mas também às soluções tecnológicas criadas para lidar com dados em volume, variedade e velocidade significativos. CORRETO
Big Data é um termo que descreve o grande volume de dados – tanto estruturados quanto não-estruturados — que impactam as empresas diariamente.
5 V'S (lembrando que não são apenas esses 5V, também já falam em 6V'S, mas não sei qual é rsrsrs - vi em outros comentários)
· Volume: Dados de grande variedade de fontes.
· Variedade: Quanto mais dados e fontes, maior q complexidade e possibilidades que tem de gerar informação útil.
· Velocidade: Os dados devem fluir em uma velocidade útil para que a tomada de decisões seja efetivada.
· Veracidade: O quanto a informação é verdadeira.
· Valor: A informação deve ser certa para pessoas certas, sendo, portanto, uma informação útil.
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GAB.: E
Big data refere-se a uma nova geração de tecnologias e arquiteturas projetadas para processar volumes muito grandes e com grande variedade de dados ,estruturados e não estruturados, permitindo alta velocidade de captura, descoberta e análise.
Seu principal conceito, descobrir padrões de dados.
Dados Estruturados: são aqueles que possuem uma estrutura determinada, com categorias, e definições, como localização, vendas e informações sobre o perfil de clientes, contatos entre outros.
Dados não Estruturados: são dados de mídias sociais, como YouTube, Facebook, portais de notícias etc. Nesse caso, para se trabalhar com dados não estruturados é necessária a intervenção humana.
Cinco dimensões "V" ( segundo Bergson Lopes Rêgo):
- Volume: Quantidade de dados. Quanto maior o volume , maiores os esforços na gestão de dados.
- Velocidade: Desafio de lidar com o tempo rápido de resposta que os novos dados são criados e os dados existentes, modificados.
- VARIERDADE: Implementações de dados que requerem tratamento de vários formatos e tipos, incluindo dados estruturados e não estruturados
- Veracidade: Consiste no grau de incerteza e inconsistência dos dados devido às ambiguidades, à baixa qualidade e à completeza dos dados.
- representa a confiabilidade dos dados
- Valor: Retorno, financeiro ou não.
OUTRAS QUESTÕES DO CESPE SOBRE O ASSUNTO:
(CESPE - Q840843) Além de estar relacionado à grande quantidade de informações a serem analisadas, o Big Data considera o volume, a velocidade e a variedade dos dados estruturados — dos quais se conhece a estrutura de armazenamento — bem como dos não estruturados, como imagens, vídeos, áudios e documentos. CERTO
(CESPE - Q933316 - 2018 - PF) - Big data refere-se a uma nova geração de tecnologias e arquiteturas projetadas para processar volumes muito grandes e com grande variedade de dados, permitindo alta velocidade de captura, descoberta e análise. CERTO!
(CESPE - Q933197 - 2018 - PF) - De maneira geral, big data não se refere apenas aos dados, mas também às soluções tecnológicas criadas para lidar com dados em volume, variedade e velocidade significativos. CERTO!
FONTE: CESPE + COLEGAS DO QC + MEUS RESUMOS.
Espero ter ajudado! BONS ESTUDOS!
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Big Data - Grande quantidade de dados não estruturados.
Data Ware House - Técnica de Gerenciamento de grande quantidade de dados (BIG DATA)
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Big Data é um termo que descreve o grande volume de dados – tanto estruturados quanto não-estruturados — que impactam as empresas diariamente.
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Big data definido
Simplificando, big data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados. Esses conjuntos de dados são tão volumosos que o software tradicional de processamento de dados simplesmente não consegue gerenciá-los.