Grátis: Qual é a principal diferença entre DevOps e DataOps? a) DevOps foca em automação de infraestrutura, enquanto DataOps foca em análise de dados. b) D...

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Qual é a principal diferença entre DevOps e DataOps?
a) DevOps foca em automação de infraestrutura, enquanto DataOps foca em análise de dados.
b) DevOps é para desenvolvimento de software, enquanto DataOps é para processamento de dados.
c) DevOps não utiliza ferramentas automatizadas, enquanto DataOps usa.
d) Não há diferença, ambos têm o mesmo objetivo.

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Vamos analisar as alternativas para identificar a principal diferença entre DevOps e DataOps: a) DevOps foca em automação de infraestrutura, enquanto DataOps foca em análise de dados. - Esta afirmação é parcialmente verdadeira, mas não abrange completamente o escopo de DevOps, que também envolve desenvolvimento e operações. b) DevOps é para desenvolvimento de software, enquanto DataOps é para processamento de dados. - Esta opção é correta, pois DevOps se concentra na integração e entrega contínua de software, enquanto DataOps se concentra na entrega e gerenciamento de dados. c) DevOps não utiliza ferramentas automatizadas, enquanto DataOps usa. - Esta afirmação é falsa, pois DevOps também utiliza muitas ferramentas automatizadas. d) Não há diferença, ambos têm o mesmo objetivo. - Esta afirmação é incorreta, pois DevOps e DataOps têm focos e objetivos distintos. Portanto, a alternativa correta é: b) DevOps é para desenvolvimento de software, enquanto DataOps é para processamento de dados.

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O que é DataOps?
a) Uma prática de desenvolvimento de software focada em análise de dados.
b) Uma metodologia que aplica princípios de DevOps ao ciclo de vida de dados.
c) Uma ferramenta para análise de dados em tempo real.
d) Um conjunto de normas para governança de dados.

Qual é o principal objetivo do DataOps?
a) Aumentar a precisão das previsões de dados.
b) Melhorar a colaboração entre equipes de TI e negócios na gestão de dados.
c) Reduzir a quantidade de dados processados.
d) Garantir que os dados sejam armazenados de forma permanente.

Qual dos seguintes é um benefício do DataOps?
a) Redução de custos com hardware.
b) Maior colaboração e comunicação entre equipes de dados e TI.
c) Eliminação total de erros em processos de dados.
d) Aumento da quantidade de dados coletados.

Qual é uma prática importante dentro do DataOps?
a) Automação do pipeline de dados.
b) Limitação no número de fontes de dados usadas.
c) Processamento manual de dados para garantir maior controle.
d) Armazenamento dos dados por tempo indeterminado.

Qual ferramenta é comumente usada no contexto de DataOps?
a) GitHub.
b) Jenkins.
c) Tableau.
d) Power BI.

Como o DataOps pode melhorar a qualidade dos dados?
a) Ao eliminar todas as fontes de dados externas.
b) Ao permitir testes automatizados de pipelines e validação de dados.
c) Ao reduzir a quantidade de dados processados.
d) Ao garantir que todos os dados sejam coletados em tempo real.

Quais são os principais componentes do ciclo de vida de dados no DataOps?
a) Coleta, transformação, análise e visualização de dados.
b) Ingestão de dados, processamento, análise, e monitoramento.
c) Armazenamento de dados, backup e recuperação.
d) Coleta, backup, e armazenamento de dados.

Qual é a relação entre DataOps e Governança de Dados?
a) DataOps ignora a governança de dados para facilitar a agilidade.
b) DataOps e Governança de Dados são práticas distintas, sem relação entre si.
c) DataOps promove a governança de dados ao garantir a conformidade e a segurança durante o ciclo de vida dos dados.
d) Governança de dados é a única responsabilidade das equipes de TI.

Qual é o papel da automação no DataOps?
a) A automação reduz a necessidade de monitoramento de dados.
b) A automação garante que os dados sejam coletados de forma manual.
c) A automação facilita a entrega contínua de dados e o monitoramento de pipelines de dados.
d) A automação apenas aumenta o custo de processamento de dados.

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O que é DataOps?a) Uma prática de desenvolvimento de software focada em análise de dados.b) Uma metodologia que aplica princípios de DevOps ao ciclo de vida de dados.c) Uma ferramenta para análise de dados em tempo real.d) Um conjunto de normas para governança de dados.

Qual é o principal objetivo do DataOps?a) Aumentar a precisão das previsões de dados.b) Melhorar a colaboração entre equipes de TI e negócios na gestão de dados.c) Reduzir a quantidade de dados processados.d) Garantir que os dados sejam armazenados de forma permanente.

Qual dos seguintes é um benefício do DataOps?a) Redução de custos com hardware.b) Maior colaboração e comunicação entre equipes de dados e TI.c) Eliminação total de erros em processos de dados.d) Aumento da quantidade de dados coletados.

Qual é uma prática importante dentro do DataOps?a) Automação do pipeline de dados.b) Limitação no número de fontes de dados usadas.c) Processamento manual de dados para garantir maior controle.d) Armazenamento dos dados por tempo indeterminado.

Qual ferramenta é comumente usada no contexto de DataOps?a) GitHub.b) Jenkins.c) Tableau.d) Power BI.

Como o DataOps pode melhorar a qualidade dos dados?a) Ao eliminar todas as fontes de dados externas.b) Ao permitir testes automatizados de pipelines e validação de dados.c) Ao reduzir a quantidade de dados processados.d) Ao garantir que todos os dados sejam coletados em tempo real.

Quais são os principais componentes do ciclo de vida de dados no DataOps?a) Coleta, transformação, análise e visualização de dados.b) Ingestão de dados, processamento, análise, e monitoramento.c) Armazenamento de dados, backup e recuperação.d) Coleta, backup, e armazenamento de dados.

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O que é DataOps?
a) Uma prática de desenvolvimento de software focada em análise de dados.
b) Uma metodologia que aplica princípios de DevOps ao ciclo de vida de dados.
c) Uma ferramenta para análise de dados em tempo real.
d) Um conjunto de normas para governança de dados.

Qual é o principal objetivo do DataOps?
a) Aumentar a precisão das previsões de dados.
b) Melhorar a colaboração entre equipes de TI e negócios na gestão de dados.
c) Reduzir a quantidade de dados processados.
d) Garantir que os dados sejam armazenados de forma permanente.

Qual dos seguintes é um benefício do DataOps?
a) Redução de custos com hardware.
b) Maior colaboração e comunicação entre equipes de dados e TI.
c) Eliminação total de erros em processos de dados.
d) Aumento da quantidade de dados coletados.

Qual é uma prática importante dentro do DataOps?
a) Automação do pipeline de dados.
b) Limitação no número de fontes de dados usadas.
c) Processamento manual de dados para garantir maior controle.
d) Armazenamento dos dados por tempo indeterminado.

Qual ferramenta é comumente usada no contexto de DataOps?
a) GitHub.
b) Jenkins.
c) Tableau.
d) Power BI.

Como o DataOps pode melhorar a qualidade dos dados?
a) Ao eliminar todas as fontes de dados externas.
b) Ao permitir testes automatizados de pipelines e validação de dados.
c) Ao reduzir a quantidade de dados processados.
d) Ao garantir que todos os dados sejam coletados em tempo real.

Quais são os principais componentes do ciclo de vida de dados no DataOps?
a) Coleta, transformação, análise e visualização de dados.
b) Ingestão de dados, processamento, análise, e monitoramento.
c) Armazenamento de dados, backup e recuperação.
d) Coleta, backup, e armazenamento de dados.