No que diz respeito a big data e à Lei n. º 12. 527/2011 e s...
No que diz respeito a big data e à Lei n. º 12. 527/2011 e suas alterações (Lei de Acesso à Informação), julgue o item seguinte.
Big data necessitam de algoritmos de computação mais
robustos em comparação aos algoritmos tradicionais de
banco de dados, que não são capazes de lidar com os
volumes de dados representados em big data.
CERTO
Correto.
O Big Data pode se referir a um conjunto de dados grande e complexo, como Dados estruturados, não estruturados e semi estruturados, por isso exige algoritmos, mais robustos.
Os dados tradicionais são estruturados, dados relacionais que as organizações vêm armazenando e processando há décadas. Os dados tradicionais ainda representam a maior parte dos dados do mundo todo.
As empresas podem usar esses dados tradicionais para acompanhar vendas, ou gerenciar fluxos de trabalho ou relações com os clientes. Normalmente, os dados tradicionais são mais fáceis de manipular e podem ser gerenciados com software convencional de processamento de dados. No entanto, geralmente eles fornecem insights menos sofisticados e benefícios mais limitados do que o Big Data.
Galera, recomendo entrar, no link, que vou deixar aqui, a qual tirei à resposta. Achei que ficaria muito grande, por isso coloquei só um resumo bem básico.
Fonte: https://www.purestorage.com/br/knowledge/big-data/big-data-vs-traditional-data.html
CERTO
Dados tradicionais:
são gerados em nível empresarial
seu volume varia de Gigabytes a Terabytes
o sistema de banco de dados tradicional lida com dados estruturados
os dados tradicionais são gerados por hora ou por dia
Big data:
são gerados em nível externo e corporativo
seu volume varia de Petabytes a Zettabytes ou Exabytes
o sistema de big data lida com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
o big data é gerado com mais frequência, principalmente por segundos
__
ou seja,
Big data necessita de algoritmos de computação mais robustos do que os bancos de dados tradicionais.
GABARITO: CERTO
Devido ao fato do Big data englobar todos os tipos de dados, estruturados, semiestruturados e principalmente não estruturados, é necessário algoritmos mais robustos e inteligentes, pois afinal estamos trabalhando com dados que muitas vezes não tem relações, nem formatos definidos!
O que ocorre totalmente ao contrário nos bancos de dados, visto que só trabalham com dados estruturados.
Qualquer erro fique a vontade para corrigir!
“Não temas, porque eu sou contigo; não te assombres, porque eu sou teu Deus; eu te fortaleço, e te ajudo, e te sustento com a destra da minha justiça.” Isaías 41:10..
NÃO DESISTA! DEUS TE AMA!
Big Data Vs Dados Tradicionais
Big Data
Armazenamento: Distribuído (vários servdrs – "nuvem")
Organizado: Esquema Dinâmico
Origem dos Dados: Nível Empresarial e Não Empresarial
Análise: Modo em Tempo Real (ocorre enquanto coleta os dados)
Instalações | Processamento: Configurações mais cara e Com aumento dos custos e recursos.
Dados Tradicionais
Armazenamento: Centralizado (apenas .1 servd - + econ e seguro)
Organizado: Esquema Fixo | Estático | Pré-Configurado
Origens: Nível Empresarial (dados estruturados)
Análise: Modo Incremental (evento ocorre, dados são gerados, e com a análise depois do evento)
Instalações | Processmnt: Software Convencional e Configuração Comum.
Fonte: https://www.purestorage.com/br/knowledge/big-data/big-data-vs-traditional-data.html#:~:text=Os%20bancos%20de%20dados%20tradicionais,%C3%A9%20bruto%20e%20n%C3%A3o%20estruturado.
Resumo da paçoca. Equívocos? Avisa-me.
Alternativa correta: C - certo
O conceito de big data está relacionado ao armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de dados que são complexos demais para serem manipulados pelos sistemas de banco de dados tradicionais. A afirmação de que são necessários algoritmos de computação mais robustos para lidar com big data é correta pois:
- Volume: Big data se caracteriza pelo acúmulo de grandes quantidades de dados.
- Velocidade: A rapidez com que os dados são gerados e precisam ser processados exige algoritmos eficientes.
- Variabilidade: Os dados do big data vêm em diferentes formatos e tipos, necessitando de algoritmos capazes de processar essa diversidade.
Devido a esses fatores, os algoritmos tradicionais, projetados para operar em escalas menores e com dados mais homogêneos, muitas vezes não são suficientes. Por isso, tecnologias como Hadoop, NoSQL e sistemas de processamento em memória têm sido desenvolvidos para atender as necessidades de big data. Estes são projetados para escalar horizontalmente, distribuindo processamento e armazenamento em clusters de máquinas, o que permite a manipulação eficiente de grandes conjuntos de dados.
Portanto, ao afirmar que big data necessitam de algoritmos de computação mais robustos, a questão reconhece os desafios impostos pelos grandes volumes e complexidade dos dados modernos e a necessidade de uma abordagem especializada para lidar com esses desafios.
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