-
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