Algoritmos e Estruturas de Dados-20

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20. Big Data 
Big Data refere-se ao conjunto de tecnologias e métodos usados para processar e analisar 
grandes volumes de dados, que são tão vastos e complexos que não podem ser manipulados por 
ferramentas tradicionais de gerenciamento de dados. Esses dados podem ser estruturados (como 
bancos de dados relacionais), semi-estruturados (como e-mails ou logs de servidores) ou não 
estruturados (como vídeos, imagens e postagens em redes sociais). 
O conceito de Big Data é frequentemente resumido pelos chamados 5 Vs: 
1. Volume: Refere-se à quantidade massiva de dados gerados a cada segundo, seja por 
interações de usuários em sites, dispositivos conectados, ou redes sociais. 
2. Velocidade: A rapidez com que os dados são gerados e precisam ser processados. 
Muitas vezes, esses dados precisam ser analisados em tempo real para fornecer insights 
significativos. 
3. Variedade: A diversidade de tipos de dados, como texto, áudio, vídeo, dados de 
sensores, e até mesmo dados de transações financeiras. 
4. Veracidade: A confiabilidade e qualidade dos dados, já que nem todos os dados 
coletados são precisos ou úteis. 
5. Valor: O valor gerado ao processar e analisar esses grandes volumes de dados. O 
objetivo final é extrair insights valiosos para melhorar decisões de negócios, inovação, e 
outros processos.A análise de Big Data envolve uma combinação de várias tecnologias 
e ferramentas:Hadoop: Uma estrutura de software de código aberto que permite o 
armazenamento e processamento distribuído de grandes volumes de dados. 
• Spark: Um sistema de processamento de dados em tempo real que oferece mais rapidez 
em comparação com o Hadoop.NoSQL: Bancos de dados não relacionais que são mais 
eficientes no gerenciamento de grandes volumes de dados não estruturados ou semi-
estruturados.Machine Learning: Utilizado para extrair padrões e insights dos dados, 
através da aplicação de algoritmos que “aprendem” com os dados. 
O Big Data tem um impacto significativo em diversas áreas, como: 
• Saúde: Ao analisar grandes volumes de dados médicos, é possível identificar 
tendências, prever surtos de doenças e melhorar a medicina personalizada. 
• Marketing: As empresas podem usar dados de clientes para personalizar ofertas, 
segmentar mercados e melhorar a experiência do usuário. 
• Finanças: Instituições financeiras podem utilizar Big Data para detectar fraudes, 
analisar riscos e prever comportamentos de mercado. 
• Agronegócio: O Big Data pode ser usado para otimizar a produção agrícola, analisando 
dados de clima, solo e práticas agrícolas. 
Questões:O que caracteriza a "variedade" no contexto de Big Data? 
o ( ) A velocidade com que os dados são gerados 
o ( ) A diversidade de tipos de dados, como texto, áudio e vídeo 
o (x) A diversidade dos tipos de dados, como texto, áudio e vídeo 
o ( ) A quantidade de dados gerados 
2. O que é Hadoop? 
o ( ) Uma linguagem de programação 
o (x) Uma estrutura de software para armazenamento e processamento de dados 
distribuídos 
o ( ) Um sistema operacional 
o ( ) Um tipo de banco de dados relacional