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Tema 67: Big Data 
Big DataBig Data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos 
que não podem ser tratados com as ferramentas tradicionais de processamento de dados. 
Esses dados podem vir de diversas fontes, como redes sociais, dispositivos IoT (Internet 
das Coisas), transações financeiras e muito mais. A análise de Big Data permite a 
obtenção de insights valiosos que podem ajudar empresas a tomar decisões mais 
informadas e otimizar processos. Características de Big Data VolumeO volume de 
dados gerados a cada segundo é imenso. Isso inclui dados de usuários em redes sociais, 
transações comerciais, dados de sensores de máquinas e muito mais.Exemplo: A 
Amazon coleta grandes volumes de dados sobre as compras de seus clientes, o que 
permite personalizar as recomendações de produtos.VelocidadeBig Data também se 
caracteriza pela velocidade com que os dados são gerados e processados. A análise de 
dados em tempo real é essencial para muitas aplicações, como monitoramento de 
tráfego e detecção de fraudes. 
Exemplo: Sistemas bancários usam Big Data para detectar transações fraudulentas em 
tempo real.VariedadeBig Data envolve diferentes tipos de dados, como texto, imagens, 
vídeos, dados de sensores e logs. Esses dados podem ser estruturados, semiestruturados 
ou não estruturados. Exemplo: O Google coleta dados de pesquisa (texto), imagens e 
vídeos de YouTube (não estruturados) para melhorar seus algoritmos.VeracidadeA 
veracidade refere-se à qualidade e confiabilidade dos dados. Em Big Data, nem todos os 
dados são úteis, e muitos podem ser inconsistentes ou errôneos. Portanto, é necessário 
realizar uma curadoria dos dados para garantir sua qualidade.Exemplo: Antes de usar 
dados de sensores em fábricas para otimizar a produção, as empresas devem garantir 
que os sensores estão funcionando corretamente. 
Questões de múltipla escolha sobre Big Data 
1. O que caracteriza a "variedade" de Big Data? 
A) O processamento dos dados em tempo real. 
B) O armazenamento de grandes volumes de dados. 
x C) A diversidade de tipos de dados, como texto, vídeo e sensores. 
D) A necessidade de verificar a qualidade dos dados. 
2. Qual ferramenta de Big Data permite o processamento paralelo de grandes 
volumes de dados? 
A) MongoDB 
B) Apache Hadoop 
C) NoSQL 
x D) Apache Spark 
3. Como as empresas de varejo utilizam Big Data? 
A) Apenas para armazenar dados dos clientes. 
B) Para melhorar a segurança da rede. 
x C) Para entender o comportamento do consumidor e personalizar ofertas. 
D) Para criar novos produtos de software.