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Questão de Banco de Dados — Big Data — FGV 2024

Banco de DadosBig Data
Código
fg077068
Banca
FGV
Órgão
CGM de Belo Horizonte - MG
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Auditor Interno - Ciência da Computação - Manhã
Considerando os conceitos principais de ciência de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.As afirmativas são, respectivamente,
  1. AV – V – F.
  2. BV – F – V.
  3. CF – V – V.
  4. DF – F – F.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — V – F – V.

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 Pipeline de Dados

Gabarito: letra B (V – F – V). A primeira afirmativa está correta ao descrever o pipeline de dados; a segunda é falsa, pois normalização não é técnica para valores ausentes; a terceira é verdadeira, pois a criptografia realmente dificulta a deduplicação tradicional.

A seguir, a análise de cada afirmativa e a correspondência com as alternativas.

1ª Afirmativa — ✅ Verdadeira

Define corretamente o pipeline de dados em Big Data: coleta, transformação e armazenamento, transformando dados brutos em preparados. Esse é um conceito fundamental de arquiteturas de Big Data.

2ª Afirmativa — ❌ Falsa

Normalização numérica (escalonamento para [0,1]) é uma técnica de pré-processamento para padronizar atributos, não para tratar valores ausentes. Métodos para valores ausentes incluem imputação (média, mediana, moda, regressão) ou remoção de registros.

NÃO CAIA NESSA!

A banca tenta confundir normalização (ajuste de escala) com imputação de valores ausentes. São técnicas distintas: normalização é para padronização de escalas; imputação é para preencher dados faltantes. Fique atento a esse tipo de troca.

3ª Afirmativa — ✅ Verdadeira

A criptografia ponta a ponta converte dados em texto cifrado, impossibilitando a identificação de duplicatas por comparação direta de conteúdo. Embora existam soluções como criptografia convergente, a eficácia da deduplicação tradicional é reduzida, e a relevância dessas tecnologias legadas diminui.

Alternativa A — ❌ Incorreta (V-V-F)

A segunda afirmativa é falsa, não verdadeira. Portanto, a sequência V-V-F está incorreta.

Alternativa B — ✅ Correta (V-F-V) ⟵ GABARITO

Corresponde exatamente ao julgamento correto das três afirmativas.

Alternativa C — ❌ Incorreta (F-V-V)

A primeira afirmativa é verdadeira, não falsa. Logo, F-V-V está errada.

Alternativa D — ❌ Incorreta (F-F-F)

A primeira e a terceira afirmativas são verdadeiras, portanto F-F-F é incorreta.

Conclusão: a sequência correta é V – F – V, correspondente à alternativa B.

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