Banco de Dados · CESPE / CEBRASPE · 2026 | Questão sqc-ce227891

Banco de DadosBig Data

Código: ce227891
Banca: CESPE / CEBRASPE
Órgão: SEFAZ-RN
Ano: 2026
Nível: Superior

Cargo: Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares

No ecossistema de dados corporativos, diferentes abordagens e arquiteturas são aplicadas conforme a natureza dos dados e o objetivo analítico. A esse respeito, considere as descrições a seguir.1 Refere-se à análise de conjuntos de dados que superam a capacidade de processamento dos sistemas convencionais, integrando alta variedade (estruturados e não estruturados) e exigindo escalabilidade horizontal.2 Abordagem voltada a conjuntos de dados estruturados e predefinidos, com foco em descrever eventos passados (análise descritiva) e responder a perguntas de negócio por meio de indicadores históricos (KPIs).3 Caracteriza-se pelo processamento de fluxos (streams) com alta velocidade, em que a geração de valor depende da capacidade de processar e reagir à informação em tempo real ou quase real.4 Utiliza métodos científicos, estatísticos e modelos computacionais para realizar análises preditivas e prescritivas, visando a descoberta de padrões e a antecipação de tendências.Assinale a opção correta.

AAs descrições 1 e 3 apresentam características fundamentais do conceito de Big Data: volume, variedade e velocidade.
BAs descrições 2 e 4 descrevem exclusivamente as propriedades tecnológicas de sistemas de Big Data.
CAs descrições 1 e 2 referem-se estritamente à análise de dados tradicional e ao business intelligence (BI), respectivamente.
DAs descrições 3 e 4 descrevem, respectivamente, processos de armazenamento estático e persistência de dados em data warehouses.
ETodas as descrições correspondem ao conceito de ciência de dados

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GabaritoA — As descrições 1 e 3 apresentam características fundamentais do conceito de Big Data: volume, variedade e velocidade.

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 e conceitos relacionados

Gabarito: letra A. As descrições 1 e 3 abarcam, em conjunto, os três Vs fundamentais do Big Data: volume, variedade e velocidade. A descrição 1 menciona grande volume e variedade (dados estruturados e não estruturados), enquanto a descrição 3 trata da alta velocidade de processamento em tempo real. As demais descrições (2 e 4) referem-se, respectivamente, a Business Intelligence (BI) e a ciência de dados / análise preditiva, não a Big Data.

A banca testa a capacidade de distinguir Big Data de outros conceitos como BI, streaming e ciência de dados. Segundo o material de apoio, o Big Data é caracterizado por três premissas básicas: volume, velocidade e variedade (os 3Vs). Vamos analisar cada alternativa.

Descrição	Características Principais	Conceito Relacionado
1	Grande volume, alta variedade (estruturados e não estruturados), escalabilidade horizontal	Big Data (volume e variedade)
2	Dados estruturados e predefinidos, análise descritiva, KPIs históricos	Business Intelligence (BI)
3	Processamento de fluxos (streams), alta velocidade, tempo real ou quase real	Big Data (velocidade) / Streaming
4	Métodos científicos, estatísticos, modelos computacionais, análise preditiva	Ciência de dados / Análise avançada

Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A descrição 1 fala em "conjuntos de dados que superam a capacidade de processamento dos sistemas convencionais" (volume) e "alta variedade (estruturados e não estruturados)". A descrição 3 destaca "processamento de fluxos com alta velocidade" (velocidade). Juntas, cobrem os três Vs. Portanto, a alternativa está correta.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Afirma que as descrições 2 e 4 descrevem exclusivamente propriedades tecnológicas de Big Data. A descrição 2 (dados estruturados, análise descritiva, KPIs) é típica de Business Intelligence (BI), não de Big Data. A descrição 4 (métodos científicos, preditiva e prescritiva) refere-se a ciência de dados / análise avançada, que pode usar Big Data, mas não é uma propriedade exclusiva. Portanto, a alternativa está errada.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Diz que a descrição 1 refere-se à análise de dados tradicional e a descrição 2 ao BI. Na verdade, a descrição 1 descreve Big Data (volume e variedade), e a descrição 2 realmente descreve BI, mas a alternativa inverte o conceito da primeira. Logo, incorreta.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Afirma que a descrição 3 (processamento de fluxos em tempo real) é armazenamento estático, e a descrição 4 (análise preditiva) é persistência em data warehouse. Ambas estão trocadas: streaming é processamento dinâmico, não estático; e análise preditiva não é armazenamento, mas sim exploração de dados. Incorreta.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Diz que todas as descrições correspondem ao conceito de ciência de dados. A descrição 2 (BI) não é ciência de dados, pois BI foca em descrição do passado, enquanto ciência de dados envolve metodologias mais amplas (estatística, machine learning). Portanto, nem todas se encaixam.

Conclusão: A única alternativa que relaciona corretamente as descrições 1 e 3 aos 3Vs do Big Data é a letra A.

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