As arquiteturas encontradas nas redes de computadores, nos sistemas de gerenciamento de banco de dados e nos demais sistemas computacionais influenciam diretamente sua utilização. Nesse contexto, observe a afirmativa a seguir:
Os bancos de dados que geram as informações capturadas pelo _________________ podem estar disponibilizados em uma arquitetura não centralizada, ou seja, em SGBD ___________________, de forma a garantir que, dentro do Big Data, seja utilizado o ______________________ para gerar insights aos gestores.
Assinale a alternativa que completa as lacunas:
A. Data Analytics - hierárquico - Data Mining.
B. SGBD - distribuído - Data Analytics.
C. Data Mining - distribuído - Data Analytics.
D. Data Mining - distribuído - SGBD.
E. Data Mining - convergente - Data Analytics.
Os bancos de dados que geram as informações capturadas pelo _________________ podem estar disponibilizados em uma arquitetura não centralizada, ou seja, em SGBD ___________________, de forma a garantir que, dentro do Big Data, seja utilizado o ______________________ para gerar insights aos gestores.
Assinale a alternativa que completa as lacunas:
A. Data Analytics - hierárquico - Data Mining.
B. SGBD - distribuído - Data Analytics.
C. Data Mining - distribuído - Data Analytics.
D. Data Mining - distribuído - SGBD.
E. Data Mining - convergente - Data Analytics.
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Resposta:
D. Data Mining - distribuído - SGBD.
Explicação:
A resposta D é a mais adequada porque:
Data Mining (Mineração de Dados): É o processo de descobrir padrões e conhecimentos valiosos a partir de grandes conjuntos de dados. Ele é responsável por gerar informações úteis a partir dos bancos de dados.
SGBD Distribuído (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados): Refere-se a um sistema em que os dados são distribuídos em diferentes locais físicos, mas são gerenciados de maneira centralizada. Isso é especialmente útil para lidar com grandes volumes de dados e garantir disponibilidade e escalabilidade.
Big Data Analytics (Análise de Grandes Dados): Envolve o processamento e a análise de conjuntos de dados extremamente grandes e complexos. O Data Mining pode ser uma parte do processo de Big Data Analytics para extrair insights valiosos.
Portanto, a transferência correta desses elementos é essencial para lidar com grandes conjuntos de dados (Big Data), onde o Data Mining é usado para analisar e extrair informações relevantes, enquanto um SGBD distribuído pode ser evitado para gerenciar eficientemente esses dados em uma arquitetura distribuída .