Questão de Banco de Dados — Big Data — CESPE / CEBRASPE 2018
Banco de Dados›Big Data
Código
ce102530
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCE-MG
Ano
2018
Nível
Superior
Cargo
CESPE - - Analista de Controle Externo - Ciência da Computação
Um dos desdobramentos de big data é o big data analytics, que se refere aos softwares capazes de tratar dados para transformá-los em informações úteis às organizações. O big data analytics difere do business intelligence por
Apriorizar o ambiente de negócios em detrimento de outras áreas.
Banalisar dúvidas já conhecidas para as quais se deseje obter resposta.
Canalisar o que já existe e o que está por vir, apontando novos caminhos.
Ddar enfoque à coleta, à transformação e à disponibilização dos dados.
Eanalisar o que já existe, definindo as melhores hipóteses.
Revelar gabarito e comentário▾
GabaritoC — analisar o que já existe e o que está por vir, apontando novos caminhos.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Big Data Analytics vs Business Intelligence
Gabarito: Letra C. O big data analytics difere do business intelligence por sua capacidade de analisar tanto dados históricos quanto dados em tempo real, utilizando técnicas preditivas e prescritivas para apontar novos caminhos e tendências futuras. Enquanto o BI tradicional foca em responder perguntas conhecidas sobre o passado (o que aconteceu e por quê), o big data analytics explora o desconhecido, identificando padrões e gerando insights inovadores.
A banca testa a compreensão conceitual da principal diferença entre essas duas áreas. O BI é essencialmente descritivo e diagnóstico, enquanto o big data analytics é preditivo e prescritivo.
Critério
Business Intelligence (BI)
Big Data Analytics
Foco temporal
Passado (o que aconteceu)
Passado + futuro (o que vai acontecer)
Tipo de análise
Descritiva e diagnóstica
Preditiva e prescritiva
Perguntas
Conhecidas (o que e por quê)
Desconhecidas (novos padrões e caminhos)
Objetivo
Responder dúvidas já formuladas
Descobrir insights não formulados
Alternativa A — ❌ Incorreta
Ambos — BI e big data analytics — priorizam o ambiente de negócios. Não é uma característica distintiva.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Analisar dúvidas já conhecidas é típico do BI. O big data analytics vai além, explorando perguntas que ainda não foram formuladas.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Exatamente: o big data analytics analisa o que já existe (dados históricos) e o que está por vir (dados em tempo real, previsões), apontando novos caminhos. O BI se limita a descrever o que já aconteceu.
Alternativa D — ❌ Incorreta
A coleta, transformação e disponibilização de dados são etapas comuns a ambos os processos (ETL em BI e ingestão em big data). Não é diferença.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Definir as melhores hipóteses com base no que já existe é mais alinhado ao BI. O big data analytics descobre hipóteses que não estavam previamente formuladas.
PEGA ESSA DICA!
Para diferenciar BI e Big Data Analytics, lembre-se: BI responde "o que aconteceu?" (descritivo); Big Data Analytics responde "o que vai acontecer?" (preditivo) e "o que devemos fazer?" (prescritivo).