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As dimensões da qualidade dos dados são: Precisão, Completude, Consistência, Confiabilidade, Relevância, Atualidade, Acessibilidade e Integridade.
Sendo assim, a qualidade dos dados no contexto do Big Data busca:
a. Assegurar análises confiáveis, insights precisos e tomadas de decisão embasadas em dados com qualidade. Dados de qualidade asseguram uma base sólida para a embasar decisões estratégicas.
b. Para estruturar a tomada de decisão baseada em dados a organização deve focar somente no volume de dados.
c. A qualidade dos dados não tem relação com a precisão e confiabilidade dos dados.
d. A qualidade dos dados não é relevante para a construção de modelos para estruturar a tomada de decisão.
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Exercícios Para o Conhecimento

há 8 meses

Respostas

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há 8 meses

Vamos analisar as alternativas uma a uma: a) Assegurar análises confiáveis, insights precisos e tomadas de decisão embasadas em dados com qualidade. Dados de qualidade asseguram uma base sólida para a embasar decisões estratégicas. - Esta opção está correta, pois enfatiza a importância da qualidade dos dados para análises e decisões. b) Para estruturar a tomada de decisão baseada em dados a organização deve focar somente no volume de dados. - Esta opção é incorreta, pois a qualidade dos dados é tão importante quanto o volume. c) A qualidade dos dados não tem relação com a precisão e confiabilidade dos dados. - Esta opção é falsa, já que a qualidade dos dados está diretamente relacionada à precisão e confiabilidade. d) A qualidade dos dados não é relevante para a construção de modelos para estruturar a tomada de decisão. - Esta opção também é incorreta, pois a qualidade dos dados é fundamental para a construção de modelos eficazes. Portanto, a alternativa correta é: a) Assegurar análises confiáveis, insights precisos e tomadas de decisão embasadas em dados com qualidade. Dados de qualidade asseguram uma base sólida para a embasar decisões estratégicas.

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Considere os diferentes tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Arraste as palavras-chave adequadas para preencher os espaços em branco nas descrições de cada tipo de dado abaixo:
Os dados semiestruturados têm alguma estrutura, mas não seguem um formato rígido como os dados estruturados.
Eles não estão organizados em tabelas ou esquemas fixos, mas ainda possuem algum nível de organização que permite a extração de informações.
Exemplos: Documentos XML e HTML, que possuem tags e elementos para estruturar o conteúdo, mas não seguem um esquema rígido como uma tabela.
Os dados estruturados são aqueles que possuem um formato definido e organizado, geralmente armazenados em banco de dados relacionais ou tabelas.
Exemplos: Planilhas eletrônicas, como arquivos do Microsoft Excel ou CSV, com colunas e linhas bem definidas.
Os dados não estruturados não possuem uma organização predefinida e não seguem um formato específico.
Eles são geralmente de natureza textual ou multimídia e não são facilmente organizados em categorias ou esquemas formais.
Exemplos: Textos de e-mails, documentos de texto livre, arquivos de áudio e vídeo.

Repositórios de dados são ambientes digitais que armazenam, organizam e gerenciam dados para suportar a gestão e tomada de decisão.
Julgue como V (verdadeiro) ou F (falso) as alternativas a seguir, referente aos benefícios da utilização de repositório de dados.
a. Os repositórios desempenham um papel fundamental na socialização de comunidades e grupos de pesquisadores, tornando os dados acessíveis para uso e promovendo desenvolvimento de métodos e técnicas inovadoras.
b. Os repositórios fomentam o princípio da transparência, tendo como requisitos a qualidade, relevância e o formato dos dados.
c. Os repositórios garantem a qualidade dos dados, já que trabalham com grandes quantidades de dados de diversas fontes, aumentando o desempenho do sistema de gerenciamento de banco de dados.
d. Os repositórios permitem que os dados estejam disponíveis e acessíveis 24/7.

Considerando os princípios FAIR, selecione V (verdadeiro) ou F (falso) nas frases abaixo:
a. A gestão de dados eficiente e bem realizada é essencial para facilitar descobertas, inovação e reutilização dos dados para uma comunidade.
b. A aplicação dos princípios FAIR se limita apenas aos dados, não sendo necessário incorporá-los aos algoritmos, ferramentas e fluxos de trabalho relacionados.
c. Os princípios FAIR melhoram a qualidade dos dados e se tornam mais acessíveis e úteis quando aplicados à gestão de dados.
d. Os princípios FAIR não têm impacto na transparência, reprodutibilidade e reutilização dos objetos de pesquisa digital.

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