Como Desenvolver

Desvendando o Mistério: Requisitos Essenciais para Gerenciamento de Dados na Nuvem

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Imagine que você está organizando uma biblioteca gigante. Cada livro é um pedaço de dado, e a biblioteca inteira é a sua nuvem. Agora, você precisa de um sistema para organizar esses livros (dados), para que você possa encontrar o livro que precisa rapidamente e facilmente. Isso é o que o gerenciamento de dados na nuvem faz!

Explicação

O gerenciamento de dados na nuvem envolve várias práticas e estratégias que são usadas para gerenciar dados na nuvem. Alguns dos principais requisitos incluem:

  1. Segurança dos Dados: Proteger os dados contra acessos não autorizados é crucial. Isso pode envolver o uso de criptografia, autenticação de dois fatores, firewalls e outras medidas de segurança.
  2. Privacidade dos Dados: Assegurar que os dados pessoais sejam manuseados de acordo com as leis e regulamentos de privacidade.
  3. Disponibilidade: Os dados devem estar disponíveis quando necessário. Isso requer um bom design de infraestrutura e práticas de redundância.
  4. Recuperação de Desastres: Em caso de falha ou desastre, deve haver um plano para recuperar os dados.
  5. Escalabilidade: À medida que a quantidade de dados cresce, a infraestrutura deve ser capaz de escalar para acomodar esse crescimento.

80/20

Aqui estão os 20% dos tópicos que representam 80% do entendimento sobre gerenciamento de dados na nuvem:

  1. Segurança dos Dados
  2. Privacidade dos Dados
  3. Recuperação de Desastres

Ponto Cego

Algumas perguntas importantes para considerar:

  1. Como você pode garantir que seus dados estejam seguros na nuvem?
  2. Quais são as melhores práticas para a recuperação de desastres na nuvem?
  3. Como a privacidade dos dados é mantida ao usar serviços de nuvem?

Assunto Relacionado

Um assunto relacionado que pode ajudar a entender melhor o gerenciamento de dados na nuvem é a arquitetura de nuvem. Isso envolve o design e organização de sistemas de nuvem.

Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos

1 Big Data.

1.1 Definição de Big Data.

1.2 Bancos de dados na nuvem.

1.2.1 O paradigma de computação na nuvem.

1.2.2 Requisitos de gerência de dados na nuvem.

1.2.3 Categorias de bancos de dados na nuvem.

1.3 Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.

2 Data Warehouse.

2.1 Definição e características de um Data Warehouse.

2.2 Data Mart.

2.3 Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP.

2.4 Modelagem Multidimensional.

2.5 Bancos de Dados Multidimensionais.

2.6 Projeto de Data Warehouse.

2.7 Conceitos de extração, transformação e carga (ETL).

3 Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados.

3.1 Conceitos básicos do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD).

3.2 Metodologia de KDD.

3.3 Métodos de Data Mining.

3.4 Pré-processamento de dados.

3.5 Mineração de dados: classificação, regressão, detecção de agrupamentos, descoberta de regras de associação, sumarização, modelagem de dependências, detecção de tendências e exceções.

3.6 Visualização de Dados.

4 Aprendizado de máquina.

4.1 Tipos de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

4.2 Algoritmos de aprendizado de máquina: regressão, árvores de decisão, redes neurais, máquinas de vetor de suporte e algoritmos de agrupamento.

5 Estatística.