Considerando as limitações dos sistemas de gerenciamento de banco de dados tradicionais frente ao paradigma de Big Data, é correto afirmar que o conceito de Big Data envolve a captura e análise de dados que:
- A) Restringem-se exclusivamente a registros estruturados típicos com campos pesquisáveis distintos.
- B) Seguem rigorosamente a modelagem relacional datada da década de 60 para garantir a integridade transacional.
- C) Vão além de dados estruturados típicos, incluindo frequentemente arquivos não estruturados, vídeos e dados de sensores.
Estima-se que a grande maioria das informações com as quais as organizações lidam na atualidade não possui uma estrutura rígida de armazenamento. Esse percentual de dados não-estruturados é de aproximadamente:
Embora o Big Data possa ser relacionado à Business Intelligence (BI) tradicional, eles divergem em aspectos fundamentais. Uma diferença crucial reside no fato de que o Big Data:
- A) Possui uma ordem de grandeza de volume muito maior e foca primordialmente em dados não-estruturados.
- B) Extrai dados exclusivamente de fontes estruturadas, abrindo exceções raras para vídeos e áudios.
- C) Utiliza menores volumes de dados para garantir que a análise seja processável por seres humanos em tempo real.
O conceito inicial de Big Data foi consolidado em 2001 pelo analista Doug Laney, utilizando o modelo que ficou conhecido como os 3Vs. Esse modelo é composto por:
- A) Volume, Vigência e Valor.
- B) Volume, Velocidade e Variedade.
- C) Visibilidade, Veracidade e Variabilidade.
No contexto da dimensão Volume do Big Data, as fontes apontam como fatores que contribuem para o aumento massivo de dados armazenados:
- A) Dados de transações de longo prazo, streaming de mídias sociais e sensores.
- B) Exclusivamente arquivos de texto gerados por usuários finais em sistemas OLAP.
- C) Apenas as 'fotos' ou subconjuntos de informações importantes filtradas manualmente.
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