Big Data: True or False?

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Assess Big Data facts.

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Antonio Gutierrez Mateos

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#	Jeux	Précision	temps
1	Antonio Gutierrez Mateos 24 Mars 2026	% 60	00:22

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Big Data: True or False?Version en ligne Assess Big Data facts. par Antonio Gutierrez Mateos 1 El Big Data se suele describir mediante las 5 V: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor. Sí No 2 Un lago de datos almacena datos sin procesar en su formato nativo para su posterior análisis. Sí No 3 Las bases de datos NoSQL, como MongoDB, se utilizan habitualmente en escenarios de big data por su flexibilidad de esquemas. Sí No 4 Las bases de datos relacionales son siempre la opción preferida para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos debido a sus esquemas fijos. Sí No 5 La veracidad se refiere a la velocidad con la que los datos llegan al sistema. Sí No 6 La minería de datos nunca se utiliza en el análisis de big data. Sí No 7 El Big Data requiere procesamiento paralelo en múltiples máquinas o clústeres. Sí No 8 MapReduce es el modelo de procesamiento más rápido para todas las tareas de big data. Sí No 9 Hadoop es un marco de trabajo utilizado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos mediante computación distribuida. Sí No 10 Los macrodatos siempre caben en un único servidor con un esquema fijo. Sí No

Big Data: True or False?Version en ligne

Assess Big Data facts.

par Antonio Gutierrez Mateos

El Big Data se suele describir mediante las 5 V: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.

Sí

Un lago de datos almacena datos sin procesar en su formato nativo para su posterior análisis.

Sí

Las bases de datos NoSQL, como MongoDB, se utilizan habitualmente en escenarios de big data por su flexibilidad de esquemas.

Sí

Las bases de datos relacionales son siempre la opción preferida para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos debido a sus esquemas fijos.

Sí

La veracidad se refiere a la velocidad con la que los datos llegan al sistema.

Sí

La minería de datos nunca se utiliza en el análisis de big data.

Sí

El Big Data requiere procesamiento paralelo en múltiples máquinas o clústeres.

Sí

MapReduce es el modelo de procesamiento más rápido para todas las tareas de big data.

Sí

Hadoop es un marco de trabajo utilizado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos mediante computación distribuida.

Sí

Los macrodatos siempre caben en un único servidor con un esquema fijo.

Sí

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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El Big Data se suele describir mediante las 5 V: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.

Un lago de datos almacena datos sin procesar en su formato nativo para su posterior análisis.

Las bases de datos NoSQL, como MongoDB, se utilizan habitualmente en escenarios de big data por su flexibilidad de esquemas.

Las bases de datos relacionales son siempre la opción preferida para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos debido a sus esquemas fijos.

La veracidad se refiere a la velocidad con la que los datos llegan al sistema.

La minería de datos nunca se utiliza en el análisis de big data.

El Big Data requiere procesamiento paralelo en múltiples máquinas o clústeres.

MapReduce es el modelo de procesamiento más rápido para todas las tareas de big data.

Hadoop es un marco de trabajo utilizado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos mediante computación distribuida.

Los macrodatos siempre caben en un único servidor con un esquema fijo.

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	Anonyme	%
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