Visão Geral sobre Big Data - I

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Visão Geral sobre Big Data - I
1-Mas os dados analíticos e mundo da ciência viu dados variando em outras dimensões, além dos três fundamentos Vs de big data, como veracidade, variabilidade, volatilidade, visualização e valor. A afirmação correta sobre a Veracidade de dados é:
refere-se à qualidade dos dados, como confiabilidade, preconceitos, ruído, e anormalidade nos dados. Dados corrompidos são bastante normais. Pode se originar devido por várias razões, como erros de digitação, abreviações ausentes ou incomuns, dados reprocessamento e falhas no sistema. No entanto, ignorar esses dados maliciosos pode levar a análises de dados imprecisas e, eventualmente, uma decisão errada. Portanto, garantir que os dados estejam corretos em termos de audição e correção de dados importante para análise de big data.
2-Mas os dados analíticos e mundo da ciência viu dados variando em outras dimensões, além dos três fundamentos Vs de big data, como veracidade, variabilidade, volatilidade, visualização e valor. A afirmação correta sobre a Volume de dados é:
refere-se à quantidade de dados gerados em segundos. 90% dos os dados do mundo hoje foram criados nos últimos dois anos. Desde então, o os dados no mundo dobram a cada dois anos. Esses grandes volumes de dados são principalmente gerados por máquinas, redes, mídias sociais e sensores, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
3-Mas os dados analíticos e mundo da ciência viu dados variando em outras dimensões, além dos três fundamentos Vs de big data, como veracidade, variabilidade, volatilidade, visualização e valor. A afirmação correta sobre a Velocidade de dados é:
refere-se à velocidade na qual os dados são gerados, armazenados, analisado e mudou-se. Com a disponibilidade de dispositivos conectados à Internet, máquinas e sensores sem fio ou com fio podem transmitir seus dados assim que criada. Isso leva ao streaming de dados em tempo real e ajuda as empresas a fazer decisões valiosas e rápidas.
4-Mas os dados analíticos e mundo da ciência viu dados variando em outras dimensões, além dos três fundamentos Vs de big data, como veracidade, variabilidade, volatilidade, visualização e valor. A afirmação correta sobre a Variedade de dados é:
refere-se aos diferentes formatos de dados. Os dados costumavam ser armazenados em os formatos .txt, .csv e .dat de fontes de dados, como sistemas de arquivos, planilhas e bancos de dados. Este tipo de dados, que reside em um campo fixo dentro de um registro ou arquivo, é chamado de dados estruturados. Atualmente, os dados nem sempre estão em o formato estruturado tradicional. O mais novo semi-estruturado ou não estruturado formas de dados também são geradas por vários métodos, como email, fotos, áudio, vídeo, PDFs, SMS ou até algo sobre o qual não temos idéia. Estes variedades de formatos de dados criam problemas para armazenar e analisar dados. Isto é um dos principais desafios que precisamos superar no domínio do big data.
5-Mas os dados analíticos e mundo da ciência viu dados variando em outras dimensões, além dos três fundamentos Vs de big data, como veracidade, variabilidade, volatilidade, visualização e valor. A afirmação correta sobre a Variabilidade de dados é:
refere-se à alteração de dados. Isso significa que os mesmos dados podem têm significados diferentes em contextos diferentes. Isto é particularmente importante ao realizar análise de sentimentos. Os algoritmos de análise são capazes de entender o contexto e descobrir o significado exato e os valores dos dados nesse contexto.
6-Mas os dados analíticos e mundo da ciência viu dados variando em outras dimensões, além dos três fundamentos Vs de big data, como veracidade, variabilidade, volatilidade, visualização e valor. A afirmação correta sobre a Visualização de dados é:
refere-se à maneira de tornar os dados bem compreendidos. Visualização não significa apenas gráficos comuns ou gráficos de pizza; também faz vastas quantidades de dados compreensíveis em uma visão multidimensional fácil de compreender. A visualização é uma maneira inovadora de mostrar alterações nos dados. Isto requer muita interação, conversas e esforços conjuntos entre big data analistas e especialistas no domínio comercial para tornar a visualização significativa.