{"id":1150526,"date":"2023-01-21T11:00:00","date_gmt":"2023-01-21T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/?p=1150526"},"modified":"2023-01-15T10:15:19","modified_gmt":"2023-01-15T13:15:19","slug":"big-data-receita-federal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/big-data-receita-federal\/","title":{"rendered":"Conceitos iniciais de Big Data para a Receita Federal"},"content":{"rendered":"\n

Veja neste artigo uma an\u00e1lise sobre os Conceitos Iniciais de Big Data<\/mark><\/strong>, da disciplina Flu\u00eancia de Dados<\/strong>, para o concurso da Receita Federal.<\/p>\n\n\n\n

\"Conceitos
Conceitos iniciais de Big Data para a Receita Federal<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

O edital do concurso da Receita Federal<\/a><\/strong> finalmente foi publicado. Est\u00e3o sendo ofertadas 699 vagas<\/strong>, sendo 230 para o cargo de Auditor Fiscal e 469 para Analista, com remunera\u00e7\u00f5es iniciais de R$ 21.029,09 <\/strong>e R$ 11.684,39<\/strong>, respectivamente.<\/p>\n\n\n\n

Dessa maneira, neste artigo, realizaremos um resumo sobre os Conceitos Iniciais de Big Data<\/strong>, da disciplina Flu\u00eancia de Dados, para o concurso da Receita Federal.<\/p>\n\n\n\n

Vamos l\u00e1?<\/p>\n\n\n\n

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Receita Federal<\/h3>\n

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Conceitos Iniciais de Big Data para a Receita Federal<\/mark><\/h2>\n\n\n\n

Primeiramente, o que \u00e9 Big Data?<\/p>\n\n\n\n

Bom, Big Data<\/strong> \u00e9 o termo utilizado para designar a captura<\/strong>, o gerenciamento <\/strong>e a an\u00e1lise <\/strong>de um grande e complexo volume de dados<\/strong> estruturados ou n\u00e3o estruturados.<\/p>\n\n\n\n

Como consequ\u00eancia do r\u00e1pido avan\u00e7o da tecnologia, grandes quantidades de dados s\u00e3o rapidamente gerados, por diversos meios. Dessa maneira, \u00e9 importante que haja um gerenciamento adequado, com o intuito de superar os desafios encontrados nessa \u00e1rea, como a an\u00e1lise eficaz desses dados, o seu armazenamento, compartilhamento, visualiza\u00e7\u00e3o, entre outras situa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

A gera\u00e7\u00e3o <\/strong>desses dados pode ser advinda de diversas fontes<\/strong>, como sensores <\/strong>de m\u00e1quinas, smartphones<\/strong>, bancos de dados empresariais, entre outras.<\/p>\n\n\n\n

Tais dados s\u00e3o geralmente extra\u00eddos de arquivos n\u00e3o estruturados, como sensores, v\u00eddeos e imagens, os quais podem gerar milhares de dados em um curto espa\u00e7o de tempo. Contudo, vale salientar que o Big Data tamb\u00e9m pode ser formado por dados estruturados.<\/p>\n\n\n\n

PARA FIXAR:<\/mark><\/strong> \u00c9 importante que voc\u00ea tenha em mente que o Big Data n\u00e3o se refere apenas aos dados<\/strong>, mas tamb\u00e9m \u00e0s solu\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas<\/strong> utilizadas para realizar o seu gerenciamento de maneira eficiente.<\/p>\n\n\n\n

Um exemplo disso \u00e9 o chamado Big Data Analytics<\/strong>, o qual diz respeito \u00e0 an\u00e1lise de grandes quantidades de dados, sejam eles estruturados ou n\u00e3o estruturados.<\/p>\n\n\n\n

Tipos de An\u00e1lises em Big Data<\/mark><\/h2>\n\n\n\n

H\u00e1 quatro principais tipos de an\u00e1lise de dados, no que diz respeito ao Big Data. S\u00e3o elas:<\/p>\n\n\n\n