Projeto de Banco

Quais são os três V’s principais que caracterizam o conceito de Big Data?

• Volume, Valor e Visibilidade

• Volume, Variedade e Velocidade

• Veracidade, Visão e Velocidade

• Variância, Volume e Validação

O que representa a característica "Variedade" no contexto do Big Data?

• A origem internacional dos dados

• A velocidade com que os dados são processados

• Os diferentes formatos e tipos de dados

• A quantidade de dados armazenados

O que melhor exemplifica a característica "Velocidade" no Big Data?

• Terabytes de dados armazenados em servidores físicos

• Diferentes fontes de dados como planilhas e vídeos

• Geração constante de dados em tempo real, como em redes sociais

• Dados organizados em tabelas relacionais com chaves primárias

O que caracteriza o “Volume” no contexto do Big Data?

• A velocidade com que os dados são transmitidos pelas redes sociais

• A existência de dados com formatos variados, como vídeos e textos

• A necessidade de garantir a integridade dos dados por meio de backups frequentes

• A quantidade massiva de dados gerados e armazenados, em escalas como terabytes ou zettabytes

Qual foi um marco importante para o surgimento da Engenharia de Dados com foco em Big Data?

• A criação do Oracle Database pela Microsoft

• O lançamento do framework Hadoop, inspirado por artigos da Google

• A invenção dos bancos de dados relacionais na década de 70

• A popularização dos dispositivos móveis com acesso à internet

Qual é a principal função da Engenharia de Dados no contexto do Big Data?

• Coletar, armazenar e processar grandes volumes de dados em tempo real

• Criar interfaces de usuário para visualização de dados

• Produzir conteúdos para redes sociais usando IA

• Substituir analistas de dados em todas as suas funções

O que melhor descreve o papel de um Pipeline na Engenharia de Dados?

• Armazenar os dados em múltiplas nuvens para backup automático

• Gerar gráficos em tempo real com base em dados brutos

• Substituir bancos de dados relacionais por não relacionais

• Mover, limpar e preparar os dados da origem até o destino para uso

Qual é a relação entre Engenharia de Dados e Ciência de Dados?

• A Ciência de Dados prepara os dados para que a Engenharia de Dados possa analisá-los.

• A Engenharia de Dados e a Ciência de Dados atuam separadamente e não se complementam.

• A Engenharia de Dados fornece os dados que a Ciência de Dados transforma em informações úteis.

• Ambas têm a mesma função e realizam exatamente as mesmas tarefas.

Qual a principal diferença entre um sistema de banco de dados centralizado e um distribuído?

• No sistema centralizado, os dados são armazenados em vários computadores; no distribuído, em apenas um.

• No sistema distribuído, os dados estão armazenados em múltiplos nós, enquanto no centralizado, os dados ficam em um único local.

• Ambos armazenam dados em vários locais, mas apenas o distribuído usa redes sem fio.

• O sistema centralizado não permite execução de transações; o distribuído permite.

Qual das propriedades ACID garante que, após uma transação ser concluída com sucesso, as mudanças feitas no banco de dados não serão perdidas mesmo em caso de falhas?

• Atomicidade

• Consistência

• Isolamento

• Durabilidade