Big Data

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Texto 01:
O crescimento exponencial do volume de informações gerado é visível. Ignorar os dados disponíveis é um erro que pode levar o negócio ao fracasso. Afinal, é por meio deles que você pode prever tendências e mudanças no mercado de atuação.
 Por isso, mais que ter acesso a uma grande quantidade de dados, é necessário tratá-los de maneira correta. O ideal é fazer uma análise aprofundada para encontrar respostas certas, que visem a quatro principais objetivos:
· redução de custos;
· economia de tempo;
· desenvolvimento de produtos e otimização de ofertas;
· otimização das tomadas de decisão.
 
A ideia é que essa ferramenta ajude a:
· identificar falhas, defeitos e problemas praticamente em tempo real;
· criar promoções a partir dos hábitos de compra do cliente;
· detectar comportamentos fraudulentos antes de prejudicarem o negócio;
· recalcular carteiras de risco.
Com essa explicação, fica claro que o propósito do Big Data é fazer a análise de dados — e é aí que está a inteligência do processo. Sem uma avaliação meticulosa e precisa, é impossível saber qual é o melhor caminho.
RockContent. Big Data: o que é, para que serve e como aplicar? Disponível em: https://inteligencia.rockcontent.com/big-data/. Acesso em 05 outubro de 2018.
 
Texto 02:
Casos de Uso Big Data
Fonte: Oracle Brasil. O que é Big Data. Disponível em: https://www.oracle.com/br/big-data/what-is-big-data.html#link4.
Considerando os textos apresentados, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. O grande desafio do Big Data ainda está na questão do armazenamento. Com o crescimento constante dos dados dos mais variados tipos disponíveis, armazená-los para que sejam tratados é o foco principal. No entanto, a computação em nuvem chega para facilitar este processo, assim como ferramentas Apache Hadoop que trabalham com computação distribuída.
PORQUE
II. Com Big Data é possível coletar grande quantidade de dados de todos os tipos e em grande volume. Realizar análises completas, desde performance até previsões futuras, as quais não se conseguia realizar antes. O sucesso desta técnica está na coleta focada nas metas estratégicas da empresa, posterior limpeza e análise segundo estas mesmas estratégias.
 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta.
· 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
· As asserções I e II são proposições falsas.
· A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
· Resposta correta
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
· As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
· SUA RESPOSTA ESTÁ CORRETA
· Correto porque para processar grandes quantidades de dados, é necessário ferramentas de software e hardware que comportem o desafio. A computação em nuvem oferece escalabilidade elástica suficiente para o acréscimo de dados e a ferramenta Hadoop com a computação distribuída, possibilita processamento rápido sendo ainda tolerante a falhas.
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