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Big Data = imenso volume de dados (estruturados e não estruturados)
Características inerentes ao conceito de Big Data:
Volume
Velocidade
Variedade
Variabilidade
Complexidade (Letra A)
Fonte: https://www.sas.com/pt_br/insights/big-data/what-is-big-data.html
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Diversos autores buscam descrever como tais análises ocorrem em cenários de Big Data, relatando os passos e os modos que devem ser seguidos para que uma análise de dados gere valor para as organizações. Taurion (2013) afirma que os processos de análises de dados no contexto do Big Data estão divididos em quatro fases: coleta dos dados; limpeza, formatação e validação desses dados; integração e agregação dos dados obtidos em diversas fontes; e a fase analítica. Assim, é possível identificar elementos que tratam da utilização de dados confiáveis nos processos analíticos.
fonte: https://periodicos.ufsc.br/index.php/eb/article/viewFile/1518-2924.2017v22n50p128/34694
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Não existe definição formal de Big Data, é um termo genérico.
Tanto A quanto C são respostas válidas dependendo do contexto.
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C) 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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tem questão de big data que não tem como não ficar duvidosa. São mil autores com uma definição que seja diferente do outro
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questão que só acerta quem comprou o gabarito..
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Se você tentar resolver essa questão com o entendimento do CESPE (incompleta não necessariamente é errada), vc vai marcar a letra C.
Mas para essa banca, assertiva incompleta é errada. Então o gabarito vai ser a letra A mesmo.
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Big Data ''demanda a necessidade de sua prévia limpeza, integração e transformação.''?
quem exige isso é o Data WareHouse pelo processo ETl. O big data não exige isso.
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a) Correto! Como na maioria dos cenários de análise de dados, a utilização de big data pressupõe uma fase de limpeza, transformação e integração dos dados obtidos de diversas fontes. A variedade dos dados em big data até aumenta a necessidade desse processo, já que os dados podem se apresentar em diferentes formatos, não necessariamente adequados para a análise. CERTA
b) Em big data, o conceito de velocidade diz respeito não somente à rapidez com que os dados são produzidos, mas também à variabilidade dessa taxa. Por exemplo, em uma aplicação que trabalhe dados de redes sociais, pode haver um pico de publicações muito de repente, o que torna necessário que o sistema tenha elasticidade para poder lidar com essa variação. ERRADA
c) Em big data, os conjuntos de dados são heterogêneos (conceito da variedade). Esses conjuntos de dados são, em sua maioria, não estruturados, e não estruturados/semi. ERRADA
d) Em big data, muitas vezes os dados não têm tanta qualidade (atributo da veracidade). Como os dados são obtidos da internet, muitas vezes eles não são confiáveis ou possuem imprecisões e erros em seu formato. Só que isso acaba sendo compensado pelo volume de dados, que é muito grande. ERRADA
e) Acho este item bastante confuso. Não há o que se falar em granularidade da escalabilidade e nem comparar isso com o volume. A escalabilidade é a propriedade do sistema expandir sua capacidade, enquanto o volume está diretamente relacionado a esse conceito, pois quanto maior o volume, mais escalável o sistema precisa ser. ERRADA
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- Big Data = imenso volume de dados (estruturados e não estruturados)
- Características inerentes ao conceito de Big Data:
- Volume
- Velocidade
- Variedade
- Variabilidade
- Complexidade (Letra A)
- Fonte: https://www.sas.com/pt_br/insights/big-data/what-is-big-data.html