Desafío Big Data: Verdadero o Falso

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Preguntas breves sobre Big Data

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MARIJOSE GONZALEZ ISLAS

México

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Desafío Big Data: Verdadero o FalsoVersión en línea Preguntas breves sobre Big Data por MARIJOSE GONZALEZ ISLAS 1 Big Data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que requieren herramientas especializadas para su manejo. Sí No 2 Se puede aplicar en comercio electrónico para analizar hábitos de compra y preferencias de clientes. Sí No 3 Es importante porque facilita la toma de decisiones basada en datos y patrones extraídos. Sí No 4 El volumen de datos no influye en la complejidad del proyecto de Big Data si ya hay muchas fuentes. Sí No 5 La calidad de los datos no afecta los resultados de los análisis de Big Data. Sí No 6 Para construir un PAL de Big Data se debe usar exclusivamente SQL tradicional sin herramientas de procesamiento distribuido. Sí No 7 La velocidad de procesamiento de Big Data siempre debe ser en tiempo real en todos los escenarios. Sí No 8 Big Data solo trata de grandes volúmenes de datos numéricos y ninguno de texto o imágenes. Sí No 9 Un pipeline de Big Data típicamente incluye recolección, almacenamiento, procesamiento y consumo de datos. Sí No 10 Tres de los conceptos clave de Big Data son volumen, velocidad y variedad (los 3Vs). Sí No

Desafío Big Data: Verdadero o FalsoVersión en línea

Preguntas breves sobre Big Data

por MARIJOSE GONZALEZ ISLAS

Big Data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que requieren herramientas especializadas para su manejo.

Sí

Se puede aplicar en comercio electrónico para analizar hábitos de compra y preferencias de clientes.

Sí

Es importante porque facilita la toma de decisiones basada en datos y patrones extraídos.

Sí

El volumen de datos no influye en la complejidad del proyecto de Big Data si ya hay muchas fuentes.

Sí

La calidad de los datos no afecta los resultados de los análisis de Big Data.

Sí

Para construir un PAL de Big Data se debe usar exclusivamente SQL tradicional sin herramientas de procesamiento distribuido.

Sí

La velocidad de procesamiento de Big Data siempre debe ser en tiempo real en todos los escenarios.

Sí

Big Data solo trata de grandes volúmenes de datos numéricos y ninguno de texto o imágenes.

Sí

Un pipeline de Big Data típicamente incluye recolección, almacenamiento, procesamiento y consumo de datos.

Sí

Tres de los conceptos clave de Big Data son volumen, velocidad y variedad (los 3Vs).

Sí

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Big Data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que requieren herramientas especializadas para su manejo.

Se puede aplicar en comercio electrónico para analizar hábitos de compra y preferencias de clientes.

Es importante porque facilita la toma de decisiones basada en datos y patrones extraídos.

El volumen de datos no influye en la complejidad del proyecto de Big Data si ya hay muchas fuentes.

La calidad de los datos no afecta los resultados de los análisis de Big Data.

Para construir un PAL de Big Data se debe usar exclusivamente SQL tradicional sin herramientas de procesamiento distribuido.

La velocidad de procesamiento de Big Data siempre debe ser en tiempo real en todos los escenarios.

Big Data solo trata de grandes volúmenes de datos numéricos y ninguno de texto o imágenes.

Un pipeline de Big Data típicamente incluye recolección, almacenamiento, procesamiento y consumo de datos.

Tres de los conceptos clave de Big Data son volumen, velocidad y variedad (los 3Vs).

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