Conceitos de Big Data e Data Warehousing

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1. Pergunta 1
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Leia o trecho a seguir:
“A recente reportagem publicada no Rio de Janeiro, pelo Jornal O Globo, sob título ‘Big Data: enxurrada de dados emerge como novo termômetro da economia’ suscitou um debate interessante sobre novas formas para interação entre a sociedade, governos e serviços em geral, pois estas formas promovem uma nova dinâmica para fluxos informacionais.” 
Fonte: SETTI, R. Enxurrada de dados emerge como novo termômetro da economia. 22 de março de 2014. O Globo. Disponível em: <https://oglobo.globo.com/economia/big-data-enxurrada-de-dados-emerge-como-novo-termometro-da-economia-11959190>. Acesso em: 01 de abril de 2018.
No âmbito da análise e ciência de dados, Big Data pode ser definido e reconhecido por algumas características ou até mesmo por alguns atributos. Alguns pesquisadores ou teóricos do assunto adotam como atributos do Big Data a utilização dos 5V’s, porém, sua base necessária para reconhecimento são apenas 3 V’S, que são definidos por:
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1. Incorreta: 
velocidade, veracidade e volume.
2. 
variedade, valor e volume. 
3. 
variedade, velocidade e volume.
Resposta correta
4. 
valor, velocidade e volume.
5. 
valor, veracidade e volume.
2. Pergunta 2
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Leia o trecho a seguir:
“Os centros de processamento de dados (Data Centers) são locais onde existe uma quantidade significativa de armazenamento de dados e vários equipamentos para os processar. Devido à grande evolução do volume global de dados (Big Data) e à tendência de processar quantidades de dados cada vez maiores, a gestão dos Data Centers torna-se mais complexa.“
Fonte: PEREIRA, João Pedro Martins. Métodos de Machine Learning para Eficiência Energética. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e Computadores) — Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa, Lisboa.
Os grandes sistemas de Big Data, geralmente, recebem uma caraterização chamada de 3 V’s. Considerando essas informações e o conteúdo estudado, assinale a alternativa correta.
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1. 
Variedade diz respeito ao grande número de tipos ou formas de dados.
Resposta correta
2. 
Velocidade diz respeito à confiança na geração e obtenção dos dados. 
3. 
Valor diz respeito à grande quantidade de dados acumulada.
4. 
Volume diz respeito à rapidez na geração e obtenção de dados.
5. 
Veracidade diz respeito à rapidez na geração e obtenção de dados. 
3. Pergunta 3
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É o modelo de tecnologia que se apresenta como solução de data warehousing de código aberto que se estabelece sobre o Hadoop. Suporta consultas compiladas em atividades map-reduce, realizadas em Hadoop e apresentadas numa linguagem declarativa semelhante ao SQL (Structured Query Language).
O trecho acima refere-se ao conceito de:
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1. 
Apache Hive. 
Resposta correta
2. 
Map.
3. 
Reduce.
4. 
Apache Hadoop.
5. 
Apache Spark.
4. Pergunta 4
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Leia o trecho a seguir:
“Um desafio comum em empresas que trabalham com números abertos é permitir que os diversos setores consigam monitorar a evolução dos resultados de acordo com as metas definidas e objetivos traçados.
Uma boa solução para curar essas dores é a criação de dashboards que permitam o acompanhamento dos resultados por períodos do dia, semana ou até mesmo em tempo real.”
Fonte: NASCIMENTO, Rodrigo. O que é dashboard? 19 de mai. de 2017. Disponível em: <http://marketingpordados.com/analise-de-dados/o-que-e-dashboard-%F0%9F%93%8A/>. Acesso em: 10 de fev. de 2019.
Com base no conteúdo estudado e na citação acima, acerca de dashboards, assinale a opção correta.
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1. 
Dashboards podem ser definidos como painéis que exibem métricas e indicadores relevantes, afim de exibir metas e objetivos de maneira visual.
Resposta correta
2. 
Dashboards são modelos de parâmetros adotados para gerar a visualização dos dados coletados a fim de exibir metas de uma organização.
3. 
Dashboards são o resultado da amostra dos dados armazenados em um Banco de Dados com a finalidade de construir as metas de uma organização. 
4. 
Dashboards podem ser definidos como métodos de obtenção de dados, com a finalidade de projetar valores que servem de metas a serem alcançadas.
5. Incorreta: 
Dashboards são uma amostra do resultado dos dados armazenados em um Banco de Dados com a finalidade de compor as metas de uma organização.
5. Pergunta 5
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Leia o trecho a seguir:
“No Data Warehouse, o usuário visualiza os dados organizados de um modo semelhante à forma como ele os percebe quando executa as suas tarefas, e isso é uma grande vantagem sobre as aplicações em que a informação está estruturada, segundo critérios abstratos que interessam apenas à forma como os dados têm de ser arrumados, de modo a minimizar a redundância e a maximizar a sua integridade. ”
Fonte: CALDEIRA, Carlos. Data Warehousing: Conceitos e Modelos, 2012. n. p.
Analisando a citação e utilizando como apoio o conteúdo da unidade, assinale a alternativa que corresponde a uma característica importante no armazenamento do Data Warehouse.
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1. 
O Data Warehouse é normalizado.
2. 
O Data Warehouse é descentralizado.
3. 
O Data Warehouse é orientado a assuntos.
Resposta correta
4. 
O Data Warehouse é focalizado em aspectos operacionais.
5. 
O Data Warehouse é temporário.
6. Pergunta 6
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O SQL é uma linguagem de consulta que exemplifica a captura desse método de conhecimento. Porém é preciso ressaltar que modelo de linguagem consome de maneira excessiva o tempo de processamento.
Fonte: SANTOS, Juliano César. Entendendo a Linguagem SQL. Disponível em: <https://www.devmedia.com.br/entedendo-a-linguagem-sql/7775>. Acesso em: 01 de abril de 2019.
Este trecho refere-se a características do conhecimento oculto. Considerando essas informações e o conteúdo estudado, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a (s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s). 
I. ( ) O Conhecimento superficial tem por característica a recuperação da informação de maneira complexa através de mecanismo de consulta. 
II. ( ) O Conhecimento multidimensional pode ser obtido através das ferramentas de consulta, de maneira mais rápida.
III. ( ) Conhecimento cuja informação se encontra arquivada na base de dados, mas que a localização de algum dado ocorrerá diante da informação de onde ela está contida é classificado como profundo
IV. ( ) O Conhecimento Oculto é captado somente através da indicação de indícios que direcionem ao conhecimento implícito, enquanto o Profundo dispõe de ferramentas de Descoberta do Conhecimento.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
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1. 
F, F, V, V
2. 
F, V, F, V
3. 
F, F, V, F
4. 
F, V, V, F.
Resposta correta
5. 
V, F, V, F
7. Pergunta 7
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 Leia o trecho a seguir: 
“Tal como expressa em suas previsões a International Data Corporation (IDC), a quantidade de dados que as entidades financeiras conhecem de seus clientes é cada vez maior. A partir da incorporação do Big Data, se espera que para o ano de 2020 ocorra um aumento acumulado de 600%, a contar de 2016, em conhecimento de informação acerca dos usuários.”
Fonte: E-Commerce News. Como o Big Data está revolucionando o mercado de créditos online no Brasil? 2019. Disponível em: <https://ecommercenews.com.br/noticias/dicas/como-o-big-data-esta-revolucionando-o-mercado-de-creditos-online-no-brasil/>. Acesso em: 03 fev. 2019.
De acordo com o trecho apresentado e com o apoio o conteúdo estudado, assinale a alternativa que apresenta o conceito de Big Data.
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1. 
São grandes volumes de dados que precisam ser ainda mais bem aproveitados pelo mundo corporativo.
2. 
Manuseio de informações necessárias às organizações e aos negócios do mundo moderno e que podem ser alocadas em computadores pessoais.
3. 
Conjuntos de grande volume de dados que utilizam ferramentas especiais de processamento, pesquisa e análise, e que podem ser aproveitados no tempo necessário.
Resposta correta
4. 
São bancos de dados que dispõem de fácil acesso aos dados e possuem rápidavelocidade, operados como computadores pessoais.
5. 
Trata-se de um grande número de computadores pessoais (PC’s) interconectados entre si em uma grande rede de informação.
8. Pergunta 8
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Leia o trecho a seguir:
“O aumento das transações comerciais por meio eletrônico, em especial as feitas via Internet, possibilitou as empresas armazenar em seus bancos de dados registros contendo preciosos dados sobre seus clientes. Os produtos adquiridos, e até mesmo aqueles que foram apenas consultados, mas não comprados (isto para o caso das transações via Internet), aliados aos dados exigidos durante o cadastro do cliente, forma o que é chamado de “perfil”.
Conhecer o perfil do cliente traz uma série de benefícios para o mercado, o principal deles é a capacidade de melhorar a qualidade de seus serviços prestados. Conhecendo o público alvo é possível montar uma melhor estratégia de marketing e com isto obter resultados mais significativos com a venda de produtos e/ou serviços.”
Fonte: PRASS, Fernando Sarturi. KDD – uma Visão Geral Do Processo. Disponível em: < http://fp2.com.br/blog/wp-content/uploads/2012/07/kdd_uma_visao_geral_do_processo.pdf>. Acesso em: 01 de abril de 2019.
Baseado no conteúdo estudado, no âmbito do KDD, que representa o processo da descoberta do conhecimento, aplicado a empresas e organizações, pode propor soluções assertivas, melhorar as campanhas de Marketing e aumentar a taxa de conversão de vendas. O KDD, para efetivamente apresentar resultados satisfatórios, deve ser implementado em uma sequência de fases interligadas. A alternativa que representa as fases do KDD na ordem correta é:
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1. 
transformação, pré-processamento, seleção, data mining e interpretação/avaliação.
2. 
seleção, pré-processamento, transformação, data mining e interpretação/avaliação.
Resposta correta
3. 
data mining, seleção, pré-processamento, transformação e interpretação/avaliação.
4. 
seleção, transformação, pré-processamento, data mining e interpretação/avaliação.
5. 
Interpretação/avaliação, seleção, transformação e data mining.
9. Pergunta 9
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Leia trecho abaixo:
“O conceito de Big Data pode ser resumidamente definido como uma coleção de dados organizados em uma base de dados tão volumosa e complexa que se torna muito difícil (ou impossível), fazer algumas operações simples (por exemplo: remoção, ordenação, sumarização) de forma eficiente utilizando Sistemas Gerenciadores de Bases de Dados (SGBD) tradicionais.
”Fonte: Big Data, os cinco Vs que todo mundo deveria saber. Big Data, 2017. Disponível em: <https://canaltech.com.br/big-data/Big-Data-os-cinco-Vs-que-todo-mundo-deveria-saber/>. Acesso em: 10 fev. 2019.
Analisando a citação apresentada e utilizando o conteúdo do Livro – Texto da disciplina, responda à questão a seguir. Big Data é uma solução na Tecnologia da Informação que possui quais categorias?
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1. 
dimensão + variedade + otimização + veracidade, tudo agregando + agilidade.
2. 
volume + variedade + velocidade + veracidade, tudo agregando + valor. 
Resposta correta
3. 
volume + variedade + agilidade + vitalidade, tudo agregando + valor + atualidade.
4. 
volume + vulnerabilidade + velocidade + variação, tudo requerendo - valor.
5. 
volume + variação + vitalidade + veracidade, tudo agregando + valor.
10. Pergunta 10
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Leia o trecho a seguir:
“As técnicas de mineração de dados têm ganhado bastante espaço nos últimos anos, sendo processos essenciais para a descoberta de conhecimento em bases de dados. Essas técnicas visam explorar grandes quantidades de dados com o intuito de encontrar padrões consistentes de relacionamentos entre os atributos das bases de dados.”
Fonte: FABRICIO, José Adair; GRANATYR, Jones; GOMES, Heitor Murilo. Descoberta de Conhecimento utilizando o processo de KDD. 2017. Disponível em: <https://www.devmedia.com.br/descoberta-de-conhecimento-utilizando-o-processo-kdd/38709>. Acesso em: 10 fev. 2019.
A descoberta do conhecimento, também conhecida como (KDD), é composta por etapas que constituem o processo KDD, são executadas de maneira interativa e compostas por cinco fases.
Assinale a alternativa que abrange as cinco etapas:
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1. 
coleta, limpeza dos dados, pré-processamento, transformação e interpretação/avaliação.
2. 
pré-processamento, seleção, transformação, data warehouse e interpretação/avaliação.
3. 
seleção, pré-processamento, transformação, data mining e interpretação/avaliação.
Resposta correta
4. 
seleção, extração, pré-processamento, data mining e interpretação/avaliação.
5. 
pré-processamento, transformação, coleta, data mining e interpretação/avaliação