Grátis: Basicamente existem dois tipos de pipelines, os de fluxo e de lote. Qual das seguintes afirmacoes é verdadeira em relação às diferenças entre pipel... – Questões Respondidas

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Basicamente existem dois tipos de pipelines, os de fluxo e de lote.
Qual das seguintes afirmacoes é verdadeira em relação às diferenças entre pipelines de fluxo e de processamento em lote?
A Pipelines de fluxo são mais adequados para processar grandes volumes de dados de uma vez, enquanto pipelines de processamento em lote são mais eficazes para dados em tempo real.
B Pipelines de processamento em lote processam dados de forma contínua e em tempo real, enquanto pipelines de fluxo processam dados em lotes periódicos.
C Pipelines de fluxo e de processamento em lote são termos intercambiáveis, referindo-se ao mesmo tipo de processamento de dados.
D Pipelines de fluxo envolvem processamento de dados em tempo real, à medida que são gerados, enquanto pipelines de processamento em lote processam dados em intervalos definidos.
E Pipelines de processamento em lote são mais indicados para cenários onde a latência é crítica, enquanto pipelines de fluxo são mais adequados para análises complexas de dados históricos.

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Vamos analisar as alternativas com base no conceito correto: - Pipelines de fluxo (streaming) processam dados em tempo real, à medida que os dados são gerados. - Pipelines de processamento em lote (batch) processam dados acumulados em intervalos definidos, ou seja, em lotes. Analisando as alternativas: A) Errada. Pipelines de fluxo são para dados em tempo real, não para grandes volumes de uma vez; isso é típico de lote. B) Errada. É o contrário do correto. C) Errada. São conceitos diferentes. D) Correta. Descreve exatamente a diferença entre os dois tipos. E) Errada. Latência crítica é característica de pipelines de fluxo, não de lote. Portanto, a alternativa correta é: d) Pipelines de fluxo envolvem processamento de dados em tempo real, à medida que são gerados, enquanto pipelines de processamento em lote processam dados em intervalos definidos.

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Comumente, costumamos classificar dados por seu tipo ou formato. Especificamente falando em classificação por tipo, podemos dizer que dados podem ser classificados como estruturados, semiestruturados e não-estruturados.
No caso dos dados estruturados, assinale a alternativa verdadeira.
A Dados estruturados possuem formatos variados e não podem ser organizados em tabelas.
B Dados estruturados têm uma estrutura rígida e não podem ser facilmente adaptados a diferentes necessidades.
C Dados estruturados são altamente organizados em formatos tabulares e podem ser eficientemente armazenados em bancos de dados relacionais.
D Dados estruturados são tipicamente desprovidos de metadados, tornando difícil a sua interpretação e análise.
E Dados estruturados não podem ser consultados usando linguagens de consulta como SQL, pois não possuem uma organização pré-definida.

Dados não estruturados não possuem um formato predefinido e podem incluir uma ampla gama de informações.
Quais dos seguintes exemplos são representativos de dados não estruturados?
A Uma planilha contendo informações de vendas mensais, organizada em colunas de data, produto e valor.
B Um banco de dados de estudantes, com informações de nome, idade, endereço e notas em disciplinas.
C Um arquivo de áudio contendo uma gravação de uma entrevista com um cliente sobre suas preferências de produto.
D Um conjunto de registros de transações financeiras em um formato tabular, incluindo datas, valores e categorias.
E Uma tabela de dados climáticos, incluindo datas, temperaturas mínimas e máximas e níveis de precipitação.

Dados semiestruturados são aqueles que possuem alguma forma de organização, mas não seguem uma estrutura rígida de tabelas como nos dados estruturados.
Qual dos seguintes exemplos melhor representa um dado semiestruturado?
A Um arquivo de texto contendo uma lista de nomes de clientes e suas compras, organizados em colunas.
B Um banco de dados de estudantes, com informações de nome, idade, endereço e notas em disciplinas.
C Um conjunto de registros de transações financeiras em um formato tabular, incluindo datas, valores e categorias.
D Um documento XML contendo informações sobre produtos, incluindo detalhes de descrição, preço e disponibilidade.
E Um arquivo de áudio contendo uma gravação de uma reunião de equipe, com falas dos participantes.

Um Pipeline de Dados pode ser dividido em 5 partes.
Assinale a alternativa que não integra esse fluxo de dados.
A Ingestão
B Seleção de data sources
C Implementação de segurança dos dados
D Visualização de dados

Qual é a principal vantagem do uso de um Data Lake em comparação com um Data Warehouse? A Data Lakes oferecem melhor desempenho para consultas complexas. B Data Lakes armazenam dados estruturados de maneira mais eficaz. C Data Lakes exigem menos recursos de armazenamento em nuvem. D Data Lakes não requerem configuração prévia ou gerenciamento de esquemas. E Data Lakes são mais adequados para análise em tempo real.

A governança envolve a definição de diretrizes para gerenciar e proteger dados ao longo de todo o ciclo de vida, desde a coleta até descarte.
Quando se trata da governança de dados, qual é um desafio comum associado a Data Lakes?
A Data Lakes oferecem esquemas fixos e rígidos para todos tipos de dados.
B Data Lakes não suportam metadados ou catalogação de informações.
C Data Lakes frequentemente armazenam apenas dados estruturados.
D Data Lakes podem resultar em falta de controle sobre a qualidade e a origem dos dados.
E Data Lakes são mais suscetíveis a falhas de segurança do que Data Warehouses.

Analise as afirmações abaixo e marque a correta em relação às características dos Metadados.
A Metadados são dados não estruturados armazenados em um Data Lake.
B Metadados são as informações sobre dados, como origem, significado e estrutura.
C Metadados são transformações automáticas aplicadas aos dados antes de serem armazenados.
D Metadados são estruturas de dados apenas relevantes para Data Warehouses, não para Data Lakes.
E Metadados referem-se a dados duplicados armazenados em um Data Lake.

As regulamentações em torno dos dados representam um importante ponto de atenção quando trabalhamos com Big Data.
Sobre a importância da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) em relação aos Data Lakes, assinale a questão verdadeira.
A A LGPD não se aplica a Data Lakes, apenas a Data Warehouses.
B A LGPD exige que todos dados em um Data Lake sejam tornados públicos.
C A LGPD não tem relação com a proteção de dados em ambientes de Data Lakes.
D A LGPD é importante para garantir a privacidade e a segurança dos dados pessoais armazenados em um Data Lake.
E A LGPD é uma regulamentação que incentiva compartilhamento indiscriminado de dados em Data Lakes.

Quais são as principais diferenças entre as estratégias Schema-on-Read (Esquema na Leitura) e Schema-on-Write (Esquema na Escrita) em relação ao processamento de dados?
A Schema-on-Read requer que dados sejam transformados e estruturados antes de serem armazenados, enquanto Schema-on-Write permite armazenar dados em seu formato original.
B Schema-on-Read é ideal para armazenar dados em Data Warehouses, enquanto Schema-on-Write é mais adequado para Data Lakes.
C Schema-on-Read requer que dados sejam armazenados sem nenhuma estrutura prévia, enquanto Schema-on-Write exige a definição de esquemas rígidos antes da ingestão de dados.
D Schema-on-Read é uma estratégia de processamento que não requer a definição de metadados, enquanto Schema-on-Write depende fortemente de metadados.
E Schema-on-Read é mais rápido e eficiente, enquanto Schema-on-Write oferece maior flexibilidade para análises posteriores.