Đề 6 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Dữ liệu lớn (BigData)

A A. Thu thập và lưu trữ dữ liệu khổng lồ. B B. Trực quan hóa dữ liệu để dễ hiểu hơn. C C. Phát hiện các mẫu, xu hướng và tri thức ẩn từ dữ liệu. D D. Đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu.

A A. Tăng độ chính xác của mô hình phân tích. B B. Giảm số lượng bản ghi dữ liệu. C C. Giảm số lượng thuộc tính (features) của dữ liệu, đơn giản hóa mô hình và giảm nhiễu. D D. Tăng khả năng trực quan hóa dữ liệu.

A A. Hadoop MapReduce B B. Apache Spark Streaming C C. Data Warehouse truyền thống D D. Cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS)

A A. Tăng kích thước tập dữ liệu. B B. Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu. C C. Phân tích toàn bộ tập dữ liệu một cách chi tiết. D D. Phân tích một phần nhỏ đại diện của dữ liệu để ước tính đặc tính của toàn bộ tập dữ liệu.

A A. Giai đoạn trích xuất dữ liệu (Extract) B B. Giai đoạn tải dữ liệu (Load) C C. Giai đoạn chuyển đổi dữ liệu (Transform) D D. Cả ba giai đoạn

A A. Đảm bảo tính chính xác của dữ liệu. B B. Xử lý và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ. C C. Đối phó với nhiều loại dữ liệu khác nhau. D D. Xử lý dữ liệu nhanh chóng trong thời gian thực.

A A. Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu. B B. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu do giảm thiểu thời gian truy cập đĩa. C C. Cải thiện khả năng mở rộng hệ thống. D D. Đơn giản hóa quá trình quản lý dữ liệu.

A A. Đảm bảo bảo mật dữ liệu trên nhiều hệ thống. B B. Tích hợp và truy vấn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần di chuyển dữ liệu. C C. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu. D D. Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu.

A A. Nguồn dữ liệu (Data Sources) B B. Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) C C. Nền tảng xử lý phân tán (Distributed Processing Platform) D D. Lớp trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization Layer)

A A. Dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán B B. Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến C C. Quản lý danh sách liên hệ cá nhân trên điện thoại D D. Phát hiện gian lận trong giao dịch ngân hàng

A A. Dữ liệu được mã hóa để bảo mật. B B. Dữ liệu được lưu trữ trong các hệ thống phân tán. C C. Dữ liệu bị cô lập và khó truy cập giữa các bộ phận hoặc hệ thống khác nhau trong tổ chức. D D. Dữ liệu được nén để tiết kiệm không gian lưu trữ.

A A. Trực quan hóa dữ liệu B B. Lưu trữ và xử lý phân tán C C. Phân tích dự đoán D D. Bảo mật dữ liệu

A A. Tăng tốc độ truyền tải dữ liệu. B B. Theo dõi nguồn gốc, biến đổi và luồng dữ liệu qua các hệ thống và quy trình. C C. Mã hóa dữ liệu để bảo mật. D D. Nén dữ liệu để tiết kiệm không gian lưu trữ.

A A. Một công cụ trực quan hóa dữ liệu. B B. Một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu. C C. Một thư viện hoặc mục lục cho dữ liệu, cung cấp metadata và thông tin về dữ liệu. D D. Một nền tảng xử lý dữ liệu phân tán.

A A. Khối lượng dữ liệu quá lớn để lưu trữ. B B. Tốc độ dữ liệu tạo ra quá nhanh. C C. Sự không chắc chắn và không nhất quán của dữ liệu. D D. Sự đa dạng của các loại dữ liệu khác nhau.

A A. Chất lượng dữ liệu. B B. Bảo mật dữ liệu. C C. Hiệu suất truy vấn và quản lý dữ liệu. D D. Tính toàn vẹn dữ liệu.

A A. Phân tích dữ liệu lịch sử. B B. Lưu trữ dữ liệu dạng cột. C C. Xây dựng pipeline dữ liệu theo thời gian thực và message broker. D D. Trực quan hóa dữ liệu tương tác.

A A. Chỉ thu thập và lưu trữ dữ liệu. B B. Chỉ phân tích và trực quan hóa dữ liệu. C C. Làm sạch, chuyển đổi, hợp nhất và định dạng lại dữ liệu để phân tích. D D. Chỉ bảo mật và quản lý quyền truy cập dữ liệu.

A A. Thiếu khả năng bảo mật dữ liệu. B B. Khó khăn trong việc mở rộng quy mô để xử lý lượng dữ liệu lớn và tốc độ cao. C C. Hạn chế trong việc hỗ trợ dữ liệu phi cấu trúc. D D. Chi phí lưu trữ dữ liệu quá cao.

A A. Bảo mật dữ liệu cao hơn. B B. Chi phí ban đầu thấp hơn và khả năng mở rộng linh hoạt theo nhu cầu. C C. Tốc độ xử lý dữ liệu nhanh hơn. D D. Dễ dàng tùy chỉnh phần cứng và phần mềm hơn.

A A. Volume (Khối lượng) B B. Velocity (Tốc độ) C C. Value (Giá trị) D D. Variety (Đa dạng)

A A. Sự đa dạng của các loại dữ liệu khác nhau. B B. Khối lượng dữ liệu khổng lồ cần lưu trữ. C C. Tốc độ dữ liệu được tạo ra và cần được xử lý nhanh chóng. D D. Độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu.

A A. Bản ghi giao dịch từ hệ thống POS B B. Bài đăng và bình luận trên mạng xã hội C C. Dữ liệu cảm biến từ thiết bị IoT D D. Cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống

A A. Tăng cường bảo mật dữ liệu. B B. Cung cấp khả năng phân tích dữ liệu linh hoạt trên cả dữ liệu thô và dữ liệu đã được cấu trúc hóa, đồng thời hỗ trợ Data Governance. C C. Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu. D D. Đơn giản hóa quá trình thu thập dữ liệu.

A A. Khi dữ liệu có độ tin cậy cao. B B. Khi khối lượng dữ liệu và nhu cầu xử lý dự kiến sẽ tăng lên trong tương lai. C C. Khi yêu cầu bảo mật dữ liệu ở mức cao nhất. D D. Khi cần tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

A A. Data Lake chỉ lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý và làm sạch. B B. Data Warehouse linh hoạt hơn trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc. C C. Data Lake lưu trữ dữ liệu thô ở định dạng gốc, còn Data Warehouse lưu trữ dữ liệu đã được chuyển đổi và cấu trúc. D D. Data Warehouse phù hợp hơn cho phân tích thời gian thực.

A A. Tốc độ xử lý dữ liệu nhanh chóng. B B. Chất lượng, bảo mật, tuân thủ và khả năng sử dụng dữ liệu. C C. Khả năng mở rộng của hệ thống lưu trữ. D D. Sự đa dạng của nguồn dữ liệu.

A A. Lưu trữ dữ liệu lịch sử. B B. Xử lý dữ liệu theo lô (batch processing). C C. Xử lý dữ liệu theo dòng (stream processing) thời gian thực. D D. Trực quan hóa dữ liệu.

A A. Data Warehouse (Kho dữ liệu) B B. Data Lake (Hồ dữ liệu) C C. Cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) D D. Hệ thống OLTP

A A. Mã hóa toàn bộ cơ sở dữ liệu. B B. Phát hiện và ngăn chặn truy cập trái phép. C C. Thay thế dữ liệu nhạy cảm bằng dữ liệu giả mạo hoặc đã được sửa đổi. D D. Sao lưu và phục hồi dữ liệu khi có sự cố.