Gestão e Análise de Dados na Era Digital

Tipos de dados aceitos pelo Data Lake

• A) Apenas dados estruturados

• B) Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados

• C) Apenas dados não estruturados

• D) Dados apenas em formato CSV

Atributos Descritivos

• Contexto quantitativo em tabelas dimensão.

• Contexto qualitativo em tabelas dimensão.

• Contexto analítico em tabelas dimensão.

• Contexto estatístico em tabelas dimensão.

Transformação de Dados no Data Lake

• A transformação ocorre antes da coleta de dados.

• A transformação é um processo contínuo e não tem um momento específico.

• A transformação (limpeza, enriquecimento, estruturação) ocorre posteriormente, conforme necessário para análises específicas.

• A transformação é feita apenas uma vez e não é revisitada.

Característica principal de um Data Warehouse segundo Bill Inmon.

• Orientado a Assuntos (Subject-Oriented)

• Baseado em Transações (Transaction-Based)

• Estruturado em Nuvem (Cloud-Structured)

• Focado em Relacionamentos (Relationship-Focused)

Como Data Warehouse e Data Lake são conceitualmente?

• Semelhantes

• Distintos

• Idênticos

• Conectados

Vantagem do Armazenamento Colunar

• Otimiza a performance de consultas analíticas, reduzindo a quantidade de I/O necessária.

• Aumenta a redundância dos dados armazenados.

• Melhora a segurança dos dados através de criptografia.

• Facilita a integração com sistemas de armazenamento em nuvem.

Poder Computacional Elástico

• Característica de DWs modernos baseados em nuvem, permitindo flexibilidade no processamento.

• Uma técnica de compressão de dados em nuvem.

• Um tipo de hardware específico para processamento de dados.

• Um modelo de segurança para dados em nuvem.

Google BigQuery

• Exemplo de solução baseada em nuvem que utiliza armazenamento colunar.

• Uma ferramenta de edição de imagens online.

• Um sistema operacional para dispositivos móveis.

• Um serviço de streaming de música.

Como Data Warehouse e Data Lake diferem em suas abordagens?

• Através de filosofias, estruturas e casos de uso diferenciados.

• Ambos armazenam dados em formato de texto.

• Data Warehouse é mais barato que Data Lake.

• Data Lake é usado apenas para dados não estruturados.

Impacto do Data Warehouse

• Aumenta o desempenho dos sistemas operacionais.

• Não afeta o desempenho dos sistemas operacionais.

• Diminui a capacidade de armazenamento dos dados.

• Aumenta a complexidade dos sistemas operacionais.