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definição de uma arquitetura que atenda às necessidades é algo central em projetos de Big Data e pode

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Alejandra

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definição de uma arquitetura que atenda às necessidades é algo central em projetos de Big Data e pode ajudar diretamente gestores de negócio em suas tomadas de decisão.
Dessa forma, em termos de projetos: que requisitos e componentes principais uma arquitetura tradicional deve ter? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A) Forte mecanismo de integração de dados para entregar ao gestor de negócios informações de forma transparente e única. É necessário alto investimento em máquinas que possam suportar o armazenamento e processamento paralelo a fim de que seja possível analisar os dados e entregá-los à camada de apresentação.
B) Capacidade para armazenar e processar grandes volumes de dados entregando a informação certa no tempo certo. Para isso é necessário definir uma camada de extração e ingestão de dados eficiente, política de armazenamento, definição do tipo de análise e uma camada para apresentação de resultados.
C) Lidar com dados de quaisquer naturezas obtidos a partir de diversas fontes (internas e externas). Implementação de estrutura que suporte armazenamento e processamento em larga escala tanto para dados em lote quanto em fluxo contínuo.
D) Alto investimento em infraestrutura para suportar as demandas de Big Data. Implementação de um sólido mecanismo de coleta e armazenamento de dados no Hadoop para processar grandes volumes de dados em tempo real e uma camada de visualização que será útil para gestores de negócio extrair insights

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definição de uma arquitetura que atenda às necessidades é algo central em projetos de Big Data e pode ajudar diretamente gestores de negócio em suas tomadas de decisão.
Dessa forma, em termos de projetos: que requisitos e componentes principais uma arquitetura tradicional deve ter? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A) Forte mecanismo de integração de dados para entregar ao gestor de negócios informações de forma transparente e única. É necessário alto investimento em máquinas que possam suportar o armazenamento e processamento paralelo a fim de que seja possível analisar os dados e entregá-los à camada de apresentação.
B) Capacidade para armazenar e processar grandes volumes de dados entregando a informação certa no tempo certo. Para isso é necessário definir uma camada de extração e ingestão de dados eficiente, política de armazenamento, definição do tipo de análise e uma camada para apresentação de resultados.
C) Lidar com dados de quaisquer naturezas obtidos a partir de diversas fontes (internas e externas). Implementação de estrutura que suporte armazenamento e processamento em larga escala tanto para dados em lote quanto em fluxo contínuo.
D) Alto investimento em infraestrutura para suportar as demandas de Big Data. Implementação de um sólido mecanismo de coleta e armazenamento de dados no Hadoop para processar grandes volumes de dados em tempo real e uma camada de visualização que será útil para gestores de negócio extrair insights

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definição de uma arquitetura que atenda às necessidades é algo central em projetos de Big Data e pode 
ajudar diretamente gestores de negócio em suas tomadas de decisão. 
 
Dessa forma, em termos de projetos: que requisitos e componentes principais uma arquitetura 
tradicional deve 
ter? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
 
A) Forte mecanismo de integração de dados para entregar ao gestor de negócios informações de forma 
transparente e única. É necessário alto investimento em máquinas que possam suportar o 
armazenamento e 
processamento paralelo a fim de que seja possível analisar os dados e entregá-los à camada de 
apresentação. 
 
B) Capacidade para armazenar e processar grandes volumes de dados entregando a informação certa 
no 
tempo certo. Para isso é necessário definir uma camada de extração e ingestão de dados eficiente, 
política 
de armazenamento, definição do tipo de análise e uma camada para apresentação de resultados. 
 
C) Lidar com dados de quaisquer naturezas obtidos a partir de diversas fontes (internas e externas). 
Implementação de estrutura que suporte armazenamento e processamento em larga escala tanto para 
dados 
em lote quanto em fluxo contínuo. 
 
D) Alto investimento em infraestrutura para suportar as demandas de Big Data. Implementação de um 
sólido mecanismo de coleta e armazenamento de dados no Hadoop para processar grandes volumes de 
dados em tempo real e uma camada de visualização que será útil para gestores de negócio extrair 
insights

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