Compartilhando | Teste 4: Big Data

Juliana Jenny Kolb
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Teste 4: Big Data

Questões extraídas de concursos públicos e/ou provas de certificação. Cada teste apresenta no máximo 30 questões.

        
                    

                
            
    
        
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#1. (CESGRANRIO - BB/2021) Os Data Lake de Big Data têm como características: 
			
				
					
						
						Armazenamento de dados estruturados e transformados.			
					
					Armazenamento de dados estruturados e transformados.				
			
				
				
					
						
						Esquema definido antes da inserção dos dados.			
					
					Esquema definido antes da inserção dos dados.				
			
				
				
					
						
						São usados para análises profundas em dados não estruturados.			
					
					São usados para análises profundas em dados não estruturados.				
			
				
				
					
						
						São utilizados por gestores para a tomada de decisão.			
					
					São utilizados por gestores para a tomada de decisão.				
			
				
				
					
						
						Armazenamento por processos ETL.			
					
					Armazenamento por processos ETL.				
			
	
#2. (CESGRANRIO - BB/2021) O conceito de Big Data dispõe de inúmeras vantagens para as organizações, mas pode ser citada com uma das principais vantagens: 
			
				
					
						
						a identificação das necessidades dos clientes.			
					
					a identificação das necessidades dos clientes.				
			
				
				
					
						
						a criação mais concisa de folhas de pagamento.			
					
					a criação mais concisa de folhas de pagamento.				
			
				
				
					
						
						a melhor relação do stakeholder com os chefes da empresa.			
					
					a melhor relação do stakeholder com os chefes da empresa.				
			
				
				
					
						
						a melhoria em custos de energia nos servidores.			
					
					a melhoria em custos de energia nos servidores.				
			
				
				
					
						
						 a criação de integração entre poderes e políticas de TI na empresa.			
					
					 a criação de integração entre poderes e políticas de TI na empresa.				
			
	
#3. (SEBRASPE - SEFAZ-AL/2021) Podemos dizer na definição sobre Big Data que o volume e variedade são características presentes, porém nunca se fala sobre a velocidade. 
			
				
					
						
						CERTO			
					
					CERTO				
			
				
				
					
						
						ERRADO			
					
					ERRADO				
			
	
#4. (CESGRANRIO - BB/2021) O conceito de Big Data é bastante utilizado por organizações. Indique qual é o grande desafio na implementação das soluções: 
			
				
					
						
						Verificar a precisão e a exatidão do resultados gerados.			
					
					Verificar a precisão e a exatidão do resultados gerados.				
			
				
				
					
						
						Melhor construção de dados e flexibilidade.			
					
					Melhor construção de dados e flexibilidade.				
			
				
				
					
						
						Melhor distribuição de informações.			
					
					Melhor distribuição de informações.				
			
				
				
					
						
						Redução de custo e Flexibilidade.			
					
					Redução de custo e Flexibilidade.				
			
				
				
					
						
						Maior gerenciamento e melhor construção de dados.			
					
					Maior gerenciamento e melhor construção de dados.				
			
	
#5. (CESGRANRIO - BB/2021) As soluções de Big Data são, em sua maioria, dominadas por sistemas Hadoop e tecnologias baseadas em MapReduce, que são soluções simples de instalar para processamento e armazenamento distribuídos. Marque a opção incorreta com base nesse contexto. 
			
				
					
						
						 A extração de dados a partir de dados não estruturados, como imagens, áudios, vídeos, feeds binários ou até mesmo textos é uma tarefa complexa.			
					
					 A extração de dados a partir de dados não estruturados, como imagens, áudios, vídeos, feeds binários ou até mesmo textos é uma tarefa complexa.				
			
				
				
					
						
						Normalmente em Big Data é necessário técnicas como aprendizado de máquina e processamento de idioma natural.			
					
					Normalmente em Big Data é necessário técnicas como aprendizado de máquina e processamento de idioma natural.				
			
				
				
					
						
						Verificar a precisão e a exatidão do resultado de tais técnicas e algoritmos é algo que envolve muito conhecimento no negócio sem a necessidade do fator humano.			
					
					Verificar a precisão e a exatidão do resultado de tais técnicas e algoritmos é algo que envolve muito conhecimento no negócio sem a necessidade do fator humano.				
			
				
				
					
						
						Para executar a análise em quaisquer dados, eles devem estar em algum tipo de formato estruturado.			
					
					Para executar a análise em quaisquer dados, eles devem estar em algum tipo de formato estruturado.				
			
				
				
					
						
						Os dados não estruturados acessados de várias fontes podem ser armazenados como estão e, em seguida, transformados em dados estruturados (por exemplo, JSON) e novamente armazenados nos sistemas de armazenamento de Big Data.			
					
					Os dados não estruturados acessados de várias fontes podem ser armazenados como estão e, em seguida, transformados em dados estruturados (por exemplo, JSON) e novamente armazenados nos sistemas de armazenamento de Big Data.				
			
	
#6. (CESGRANRIO - BB/2021) Tipos de dados tradicionais foram estruturados e se adequam perfeitamente a um banco de dados relacional. Com o aumento de Big Data, os dados vêm em novos tipos de dados não estruturados. Tipos de dados não estruturados e semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, exigem um pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte a metadados. O enunciado se refere ao(s) conceito(s) de: 
			
				
					
						
						volume.			
					
					volume.				
			
				
				
					
						
						 velocidade.			
					
					 velocidade.				
			
				
				
					
						
						variedade.			
					
					variedade.				
			
				
				
					
						
						velocidade e volume.			
					
					velocidade e volume.				
			
				
				
					
						
						variedade e velocidade.			
					
					variedade e velocidade.				
			
	
#7. (CESGRANRIO - BB/2021)  A Curva de Adoção de Big Data é identificada por 5 partes. Dentro dessa classificação, podemos associar negócios e atividades. Marque a alternativa incorreta que associa um ramo com o momento de adoção de big data: 
			
				
					
						
						Inovadores – Varejistas			
					
					Inovadores – Varejistas				
			
				
				
					
						
						Adiantados – Mercado Financeiro			
					
					Adiantados – Mercado Financeiro				
			
				
				
					
						
						Adiantados a Maioria – Telecom, Market Digital			
					
					Adiantados a Maioria – Telecom, Market Digital				
			
				
				
					
						
						Atrasados a Maioria – Manufatura			
					
					Atrasados a Maioria – Manufatura				
			
				
				
					
						
						Preguiçosos – Tecnologia da Informação			
					
					Preguiçosos – Tecnologia da Informação				
			
	
#8. (IADES - BRB/2021) No que se refere a Big Data, é correto afirmar que: 
			
				
					
						
						É baseado no conceito de 5 V, onde o Volume tem a ver com ao formato dos dados que são armazenados após tratamento.			
					
					É baseado no conceito de 5 V, onde o Volume tem a ver com ao formato dos dados que são armazenados após tratamento.				
			
				
				
					
						
						Data Lake é o repositório de soluções Big Data e armazena dados após o processo de transformação.			
					
					Data Lake é o repositório de soluções Big Data e armazena dados após o processo de transformação.				
			
				
				
					
						
						Variedade é uma das características de Big Data e versa sobre sua capacidade de dar respostas em tempo real.			
					
					Variedade é uma das características de Big Data e versa sobre sua capacidade de dar respostas em tempo real.				
			
				
				
					
						
						Sistemas de recomendação são soluções baseadas em data warehouses, logo não são soluções de Big Data.			
					
					Sistemas de recomendação são soluções baseadas em data warehouses, logo não são soluções de Big Data.				
			
				
				
					
						
						Velocidade é a característica de Big Data que versa sobre o processamento que pode ser até de tempo real.			
					
					Velocidade é a característica de Big Data que versa sobre o processamento que pode ser até de tempo real.				
			
	
#9. (CESGRANRIO - BB/2021) Big Data permite a utilização de diversas tecnologias de gerenciamento da massiva geração de dados na internet, como o(a): 
			
				
					
						
						Data Structures.			
					
					Data Structures.				
			
				
				
					
						
						Cloud Computing.			
					
					Cloud Computing.				
			
				
				
					
						
						Data Encryption.			
					
					Data Encryption.				
			
				
				
					
						
						Data Discovery.			
					
					Data Discovery.				
			
				
				
					
						
						Data Interine.			
					
					Data Interine.				
			
	
#10. (CESGRANRIO - BB/2021) Os profissionais em Big Data do BB estão treinando alguns profissionais da área para iniciar um novo projeto na empresa. Para isso, são explicadas as etapas que envolvem o início do trabalho em Big Data, e a primeira etapa desse processo é considerada uma das mais importantes do processo podem apoiar. Essa etapa é: 
			
				
					
						
						Mineração de Dados.			
					
					Mineração de Dados.				
			
				
				
					
						
						Análise de conteúdo.			
					
					Análise de conteúdo.				
			
				
				
					
						
						Extração dos dados.			
					
					Extração dos dados.				
			
				
				
					
						
						Visualização de informações.			
					
					Visualização de informações.				
			
				
				
					
						
						Integração de dados.			
					
					Integração de dados.				
			
	
#11. (CESGRANRIO - BB/2021) Atualmente, a tecnologia é usada por bilhões de pessoas, e ela possui diversos usos. Um dos mais utilizados é o entretenimento, como por exemplo as redes sociais. É quase inevitável não ter que usar uma rede social seja para mandar mensagens, ver vídeos, postar fotos e fazer outras atividades. Com um número enorme de pessoas usando essas redes, a quantidade de dados criados também é enorme. Assinale qual seria o tipo de dados gerados de acordo com o texto. 
			
				
					
						
						 Dados Estruturados			
					
					 Dados Estruturados				
			
				
				
					
						
						Dados Relacionais			
					
					Dados Relacionais				
			
				
				
					
						
						Dados Binários			
					
					Dados Binários				
			
				
				
					
						
						Dados Não-Estruturados			
					
					Dados Não-Estruturados				
			
				
				
					
						
						 Dados Físicos			
					
					 Dados Físicos				
			
	
#12. (CEBRASPE - PCDF/2021) Big Data se refere a dados com menor variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior. 
			
				
					
						
						CERTO			
					
					CERTO				
			
				
				
					
						
						ERRADO			
					
					ERRADO				
			
	
#13. (CEBRASPE - SOE/2021) Um dos Vs do Big Data diz respeito ao fato de que a origem dos dados tem de ser confiáveis: esse é o V de valor. 
			
				
					
						
						CERTO			
					
					CERTO				
			
				
				
					
						
						ERRADO			
					
					ERRADO				
			
	
#14. (CESPE - SEFAZ-AL/2021) As tecnologias e aplicações de Big Data levam em consideração a existência de grandes volumes de dados não estruturados e estruturados para processamento e armazenamento. 
			
				
					
						
						CERTO			
					
					CERTO				
			
				
				
					
						
						ERRADO			
					
					ERRADO				
			
	
#15. (CESGRANRIO - BB/2021) Em relação aos conceitos dos sistemas de suporte à decisão, analise as afirmativas a seguir:    I – O Big Data é um exemplo de sistema que auxilia no suporte à decisão.  II – Bancos de Dados transacionais são utilizados por aplicações OLAP.  III – Power BI é uma ferramenta de análise de dados, a qual pode ser alimentada por bases de dados de diversas fontes distintas.    Estão corretas apenas as afirmativas: 
			
				
					
						
						 I.			
					
					 I.				
			
				
				
					
						
						 II.			
					
					 II.				
			
				
				
					
						
						III.			
					
					III.				
			
				
				
					
						
						 I e II.			
					
					 I e II.				
			
				
				
					
						
						I e III.			
					
					I e III.				
			
	
#16. (CESGRANRIO - BB/2021) Com a popularização da internet e o surgimento de mídias sociais, o número de dados digitais gerados aumentou de forma significativa. A importância do Big Data não gira em torno da quantidade de dados que você tem, mas do que você faz com eles. Você pode obter dados de várias fontes e analisá-los para encontrar respostas. Dessa forma, marque a incorreta entre as opções de benefícios da utilização de Big Data: 
			
				
					
						
						Reduzir custos sem transformar a organização.			
					
					Reduzir custos sem transformar a organização.				
			
				
				
					
						
						Economizar tempo.			
					
					Economizar tempo.				
			
				
				
					
						
						Desenvolver novos produtos e otimizar ofertas.			
					
					Desenvolver novos produtos e otimizar ofertas.				
			
				
				
					
						
						Tomar decisões mais inteligentes.			
					
					Tomar decisões mais inteligentes.				
			
				
				
					
						
						Determinar a causa de falhas quase que em tempo real.			
					
					Determinar a causa de falhas quase que em tempo real.				
			
	
#17. (CEBRASPE - CGU/2021) Conceitos como Business Intelligence, Big Data e Cloud Computing são totalmente antagônicos e incompatíveis, pois cada um diz respeito a um ramo da Ciência da Computação. 
			
				
					
						
						CERTO			
					
					CERTO				
			
				
				
					
						
						ERRADO			
					
					ERRADO				
			
	
#18. (CEBRASPE - DPF/2021) Soluções de Big Data utilizam banco de dados relacionais para o processamento dos dados. 
			
				
					
						
						CERTO			
					
					CERTO				
			
				
				
					
						
						ERRADO			
					
					ERRADO				
			
	
#19. (CEBRASPE - DCDF/2021) As aplicações de bigdata caracterizam-se exclusivamente pelo grande volume de dados estruturados armazenados. 
			
				
					
						
						CERTO			
					
					CERTO				
			
				
				
					
						
						ERRADO			
					
					ERRADO				
			
	
#20. (CESGRANRIO - BB/2021) O Big Data traz às empresas a grande oportunidade de obtenção da excelência no conhecimento mais adequado e imediato do cliente e do mercado. Essa eficiência está ligada: 
			
				
					
						
						à melhoria na produção de relatórios ligados a técnicas e políticas de TI.			
					
					à melhoria na produção de relatórios ligados a técnicas e políticas de TI.				
			
				
				
					
						
						à qualidade das informações integrada aos diversos sistemas corporativos e que os ganhos serão obtidos.			
					
					à qualidade das informações integrada aos diversos sistemas corporativos e que os ganhos serão obtidos.				
			
				
				
					
						
						à qualidade dos processos absorvidos da Governança de TI.			
					
					à qualidade dos processos absorvidos da Governança de TI.				
			
				
				
					
						
						 ao melhor uso dos dados vindos dos usuários por uma API mestre.			
					
					 ao melhor uso dos dados vindos dos usuários por uma API mestre.				
			
				
				
					
						
						 ao uso mais adequado de requisitos vindos dos stakeholders lidados diretamente a pessoas da organização.			
					
					 ao uso mais adequado de requisitos vindos dos stakeholders lidados diretamente a pessoas da organização.				
			
	
#21. (CESGRANRIO - BB/2021) Sobre Big Data, qual das características abaixo não corresponde diretamente às suas práticas? 
			
				
					
						
						Possui ferramentas e práticas que gerenciam e analisam grandes volumes de dados.			
					
					Possui ferramentas e práticas que gerenciam e analisam grandes volumes de dados.				
			
				
				
					
						
						 Tem práticas que analisam muitos dados em velocidade considerável.			
					
					 Tem práticas que analisam muitos dados em velocidade considerável.				
			
				
				
					
						
						Tem foco em agregar às organizações valor de negócio.			
					
					Tem foco em agregar às organizações valor de negócio.				
			
				
				
					
						
						 Busca gerar maior confiabilidade em relação às decisões a serem tomadas.			
					
					 Busca gerar maior confiabilidade em relação às decisões a serem tomadas.				
			
				
				
					
						
						Otimiza o tempo que o Projetista iria gastar fazendo tabelas e agregações.			
					
					Otimiza o tempo que o Projetista iria gastar fazendo tabelas e agregações.				
			
	
#22. (FGV - SEFAZ-ES/2021) Com o aumento exponencial no volume de informações que são geradas diariamente, se torna necessário a presença de infraestruturas que possam armazenar esses dados com o intuito de gerar uma análise ou relatórios para o apoio a tomada de decisão. Com relação aos conceitos de Data Warehouse, Big Data e Business Intelligence, assinale a opção correta. 
			
				
					
						
						Big Data é o conceito de análise e interpretação de pequenos volumes de dados.			
					
					Big Data é o conceito de análise e interpretação de pequenos volumes de dados.				
			
				
				
					
						
						 Um Data Mart é o conjunto de vários Data Warehouses.			
					
					 Um Data Mart é o conjunto de vários Data Warehouses.				
			
				
				
					
						
						 Big Data requer ferramentas específicas que ajudem a lidar com dados estruturado.			
					
					 Big Data requer ferramentas específicas que ajudem a lidar com dados estruturado.				
			
				
				
					
						
						Um Data Warehouse é usado como repositório de dados distribuídos para fins transacionais.			
					
					Um Data Warehouse é usado como repositório de dados distribuídos para fins transacionais.				
			
				
				
					
						
						Para o processo de Business Inteligence é necessário que os dados sejam copiados para um banco de dados analítico.			
					
					Para o processo de Business Inteligence é necessário que os dados sejam copiados para um banco de dados analítico.				
			
	
Conceitualmente, Business Intelligence, ou BI, pode ser traduzido como inteligência de negócios, ou inteligência empresarial, ou seja, é um método que visa ajudar as empresas a tomar as decisões inteligentes, mediante dados e informações recolhidas pelos diversos sistemas de informação. Uma característica fundamental de um processo de Business Intelligence é que nele os dados são copiados de um banco de dados transacional e de outras fontes, para um banco de dados analítico, permitindo que as informações sejam extraídas sem que a performance do sistema transacional seja prejudicada e da forma mais eficiente, eficaz e visualmente agradável possível, sempre focada na tomada de decisão gerencial e estratégica da organização.
#23. (CESGRANRIO - BB/2021) Um especialista em Big Data de uma organização começou a orientar um estagiário para ensinar de forma prática como as soluções de Big Data funcionam. O Especialista mostrou relatórios e os tipos de dados que eram armazenados no repositório, porém o estagiário não entendeu a função real dessas soluções. Com base no texto, aponte a principal função de soluções de Big Data. 
			
				
					
						
						 Gerar valor para a organização por meio de análises com velocidade, às vezes quase em tempo real e volumes gigantescos.			
					
					 Gerar valor para a organização por meio de análises com velocidade, às vezes quase em tempo real e volumes gigantescos.				
			
				
				
					
						
						Organizar em “packages” grandes tabelas.			
					
					Organizar em “packages” grandes tabelas.				
			
				
				
					
						
						Gerar relatórios empresariais e encaminhar automaticamente para os tomadores de decisão.			
					
					Gerar relatórios empresariais e encaminhar automaticamente para os tomadores de decisão.				
			
				
				
					
						
						Agrupar dados em uma única partição, por isso o termo Big Data.			
					
					Agrupar dados em uma única partição, por isso o termo Big Data.				
			
				
				
					
						
						Criar macros para entender os dados por meio de análises minuciosas com a necessidade de especialistas.			
					
					Criar macros para entender os dados por meio de análises minuciosas com a necessidade de especialistas.				
			
	
#24. (CESPE - Prefeitura de Aracajú/2020) Sobre Big Data, sabe-se que com o surgimento da Internet, aumentou- se, de forma abrupta, a quantidade de dados produzidos, e a popularização da Internet das Coisas fez com que saíssemos da era do terabyte para o petabyte. Sabendo-se disso, indique qual das unidades de medida de armazenamento a seguir não existe: 
			
				
					
						
						Exabyte.			
					
					Exabyte.				
			
				
				
					
						
						Quilobyte.			
					
					Quilobyte.				
			
				
				
					
						
						Zettabyte.			
					
					Zettabyte.				
			
				
				
					
						
						 Longbyte.			
					
					 Longbyte.				
			
				
				
					
						
						Yottabyte.			
					
					Yottabyte.				
			
	
#25. (CESPE - Prefeitura de Aracajú/2020) A modelagem dimensional é utilizada para a transformação de dados para o processamento analítico, muitas das vezes, por ferramentas OLAP. Nesse contexto, marque a opção INCORRETA. 
			
				
					
						
						Os Data Warehouses usam a modelagem dimensional para a organização dos dados.			
					
					Os Data Warehouses usam a modelagem dimensional para a organização dos dados.				
			
				
				
					
						
						Data Mart são áreas de negócios específicas do negócio e, dependendo da estratégia de construção do DW, podem ser construídos de maneira incremental e, no final, tem-se o DW.			
					
					Data Mart são áreas de negócios específicas do negócio e, dependendo da estratégia de construção do DW, podem ser construídos de maneira incremental e, no final, tem-se o DW.				
			
				
				
					
						
						Soluções de Big Data podem conter DW dentro dos seus Data Lakes.			
					
					Soluções de Big Data podem conter DW dentro dos seus Data Lakes.				
			
				
				
					
						
						Ferramentas OLAP facilitam a análise de dados para descoberta de conhecimento.			
					
					Ferramentas OLAP facilitam a análise de dados para descoberta de conhecimento.				
			
				
				
					
						
						Soluções de Big Data nada tem a ver com o mundo de DW.			
					
					Soluções de Big Data nada tem a ver com o mundo de DW.				
			
	
#26. (CESPE - TCU/2020) Big Data é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados, das mais diversas variedades. Além disso, é preciso ter atenção com os 5Vs, que representam o crescimento exponencial dos dados. 
			
				
					
						
						CERTO			
					
					CERTO				
			
				
				
					
						
						ERRADO			
					
					ERRADO				
			
	
#27. (FCC - SEFAZ-SC/2018) Como não existe um modelo de armazenamento de dados único adequado para atender a todos os cenários e necessidades das aplicações de Big Data, em complemento ao modelo relacional, foram criados quatro novos tipos de armazenamento NoSQL (Not only SQL). Dentre esses, aqueles que modelam os dados usando o formato de linhas e colunas são APENAS os tipos de bancos de dados orientados a colunas, 
			
				
					
						
						chave-valor e grafos.			
					
					chave-valor e grafos.				
			
				
				
					
						
						chave-valor e documentos.			
					
					chave-valor e documentos.				
			
				
				
					
						
						documentos e grafos.			
					
					documentos e grafos.				
			
				
				
					
						
						 chave-valor.			
					
					 chave-valor.				
			
				
				
					
						
						grafos.			
					
					grafos.				
			
	
#28. (FCC - SEFAZ-SC/2018) As soluções em Big Data Analytics, usadas, por exemplo, pela Fazenda Pública principalmente para evitar sonegações de tributos, trabalham com algoritmos complexos, agregando dados de origens diversas, relacionando-os e gerando conclusões fundamentais para a tomada de decisões. Na execução dessas análises pelos auditores, considere:    I. Dados estruturados.  II. Dados semiestruturados.  III. Dados não estruturados.  IV. Dados brutos, não processados.  V. Esquemas de dados gerados no momento da gravação.    Sobre um repositório de armazenamento, que contenha uma grande quantidade de dados a ser examinada, deverão ser utilizados APENAS os que constam de 
			
				
					
						
						 I, III e IV.			
					
					 I, III e IV.				
			
				
				
					
						
						I, II, III e V.			
					
					I, II, III e V.				
			
				
				
					
						
						III, IV e V.			
					
					III, IV e V.				
			
				
				
					
						
						I, II, III e IV.			
					
					I, II, III e IV.				
			
				
				
					
						
						I, II, IV e V.			
					
					I, II, IV e V.				
			
	
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