Questão nº 67

Questão de Tecnologia da Informação · FGV DATAPREV 2024 (nº 67)

FGV2024Analista de ProcessamentoTecnologia da Informação
Gabarito: Dver comentário ↓

Uma loja online que está crescendo e coletando muitas informações sobre seus clientes: o que eles clicam, o que compram, as avaliações que deixam nos produtos e até as mensagens que enviam. Para dar dicas de produtos cada vez melhores e deixar a experiência de cada cliente mais personalizada, a loja decidiu criar um "grande depósito de dados" (Data Lake) para guardar tudo isso. E a equipe de especialistas em dados planeja usar Inteligência Artificial e Machine Learning para desvendar os segredos contidos nesse depósito.

Nesse caso, a grande vantagem de usar IA e ML junto com um Data Lake é

Resposta comentada

Gabarito Alternativa D

Um Data Lake é como um grande reservatório que guarda todos os tipos de dados (textos, vídeos, cliques, etc.), tanto organizados quanto "bagunçados", em seu formato original, enquanto a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) são ferramentas que aprendem com esses dados para encontrar padrões e fazer previsões.

  • (A) Incorreta: Embora o Data Lake armazene dados "crus", a análise eficaz com IA/ML ainda exige etapas de preparação, limpeza e organização dos dados (mesmo que seja feita sob demanda), ou seja, a necessidade de organizar não acaba de vez. Essa é a armadilha: o Data Lake permite adiar a organização, mas não eliminar a necessidade dela para análises significativas.
  • (B) Incorreta: A personalização e as dicas de produtos dependem crucialmente de dados recentes e em tempo real para serem relevantes, não apenas de informações antigas.
  • (C) Incorreta: Essa descrição se encaixa mais em um Data Warehouse. A grande vantagem do Data Lake é justamente a capacidade de armazenar e usar dados de todos os tipos, incluindo os não estruturados e semi-estruturados, não apenas os bem organizados em tabelas.
  • (D) Correta: A principal vantagem de um Data Lake é sua flexibilidade para armazenar dados em seu formato original ("crus"), permitindo que a IA e o ML explorem essa diversidade para descobrir insights profundos e criar personalizações que seriam impossíveis com dados restritos ou pré-processados.
  • (E) Incorreta: A velocidade é um benefício potencial, mas a qualidade dos dados (checar se estão corretos) é fundamental para que os resultados da IA/ML sejam confiáveis e úteis; ignorar a correção dos dados levaria a análises imprecisas.

Fonte: FGV DATAPREV 2024 Analista de Processamento (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.

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