Đề 5 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Dữ liệu lớn (BigData)

1. Đặc tính `Variety′ của Big Data liên quan đến khía cạnh nào?

A. Tính biến động của dữ liệu

B. Sự phong phú về loại hình dữ liệu

C. Khả năng kiểm chứng dữ liệu

D. Quy mô của dữ liệu

2. Giá trị (Value) của Big Data được xác định bởi yếu tố nào là quan trọng nhất?

A. Dung lượng lưu trữ dữ liệu

B. Khả năng phân tích và tạo ra thông tin hữu ích

C. Tốc độ truyền tải dữ liệu

D. Số lượng nguồn dữ liệu

3. Công nghệ nào sau đây KHÔNG phải là một phần cốt lõi của hệ sinh thái Hadoop?

A. HDFS

B. MapReduce

C. Spark SQL

D. ZooKeeper

4. Khái niệm `Data Mining′ trong Big Data liên quan đến hoạt động nào?

A. Thu thập dữ liệu từ web

B. Tìm kiếm mẫu và tri thức ẩn trong dữ liệu

C. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

D. Bảo mật dữ liệu nhạy cảm

5. Ví dụ nào sau đây thể hiện ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực bán lẻ?

A. Gửi tin nhắn SMS cho khách hàng

B. Phân tích hành vi mua sắm để cá nhân hóa trải nghiệm và tối ưu hóa chiến lược marketing

C. Quản lý kho hàng

D. Thanh toán trực tuyến

6. Trong lĩnh vực tài chính, Big Data được ứng dụng để làm gì?

A. Tăng cường bảo mật hệ thống

B. Phát hiện gian lận và quản lý rủi ro

C. Cải thiện tốc độ giao dịch

D. Giảm chi phí vận hành

7. Trong kiến trúc Big Data, thành phần nào chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau?

A. Data Storage

B. Data Processing

C. Data Ingestion

D. Data Visualization

8. NoSQL database thường được ưa chuộng trong Big Data vì lý do nào?

A. Tính năng bảo mật cao

B. Khả năng mở rộng linh hoạt và xử lý dữ liệu phi cấu trúc tốt

C. Chi phí triển khai thấp

D. Dễ dàng tích hợp với các hệ thống cũ

9. Đặc điểm `Volume′ trong Big Data đề cập đến yếu tố nào?

A. Tốc độ xử lý dữ liệu

B. Sự đa dạng của các loại dữ liệu

C. Khối lượng dữ liệu khổng lồ

D. Tính xác thực của dữ liệu

10. Kiến trúc Lambda trong Big Data giải quyết vấn đề chính nào?

A. Bảo mật dữ liệu

B. Xử lý đồng thời dữ liệu batch và streaming

C. Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc

D. Trực quan hóa dữ liệu thời gian thực

11. Thử thách lớn nhất khi làm việc với Big Data là gì?

A. Sự thiếu hụt nhân lực

B. Đảm bảo chất lượng và quản lý dữ liệu

C. Chi phí đầu tư ban đầu thấp

D. Sự đơn giản trong công nghệ

12. Thuật ngữ `Data Lakehouse′ kết hợp ưu điểm của Data Lake và Data Warehouse như thế nào?

A. Chỉ lưu trữ dữ liệu cấu trúc và bán cấu trúc

B. Cung cấp khả năng quản lý và truy vấn dữ liệu linh hoạt trên dữ liệu thô và dữ liệu đã xử lý

C. Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu sử dụng Data Warehouse

D. Chỉ tập trung vào dữ liệu thời gian thực

13. Đặc điểm `Veracity′ trong Big Data tập trung vào vấn đề gì?

A. Tính kịp thời của dữ liệu

B. Độ tin cậy và chính xác của dữ liệu

C. Khả năng mở rộng của dữ liệu

D. Tính bảo mật của dữ liệu

14. Khái niệm `Data Fabric′ trong Big Data hướng đến mục tiêu gì?

A. Tạo ra một lớp bảo mật dữ liệu toàn diện

B. Kết nối và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách liền mạch

C. Tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu

D. Đơn giản hóa quy trình trực quan hóa dữ liệu

15. Công nghệ nào sau đây thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn phân tán?

A. SQL Server

B. Hadoop HDFS

C. MySQL

D. Oracle Database

16. Ưu điểm chính của việc sử dụng công nghệ in-memory computing trong Big Data là gì?

A. Giảm chi phí lưu trữ

B. Tăng tốc độ xử lý dữ liệu bằng cách lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ RAM

C. Cải thiện khả năng bảo mật

D. Đơn giản hóa kiến trúc hệ thống

17. Trong bối cảnh Big Data, `Data Governance′ đề cập đến điều gì?

A. Công nghệ lưu trữ dữ liệu mới nhất

B. Quy trình và chính sách quản lý dữ liệu

C. Phần mềm trực quan hóa dữ liệu

D. Phương pháp mã hóa dữ liệu

18. Framework nào phổ biến nhất cho việc xử lý song song dữ liệu lớn?

A. Java Spring

B. Apache Spark

C. Python Django

D. Ruby on Rails

19. Công cụ nào sau đây thường được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu Big Data?

A. Microsoft Word

B. Tableau

C. Microsoft Excel

D. PowerPoint

20. Kỹ thuật `MapReduce′ trong Hadoop được sử dụng cho mục đích gì?

A. Lưu trữ dữ liệu

B. Truyền tải dữ liệu

C. Xử lý song song dữ liệu

D. Trực quan hóa dữ liệu

21. Machine Learning đóng vai trò gì trong ứng dụng Big Data?

A. Thay thế hoàn toàn con người trong phân tích dữ liệu

B. Tự động hóa quá trình phân tích và dự đoán dựa trên dữ liệu

C. Giảm thiểu dung lượng lưu trữ dữ liệu

D. Cải thiện tốc độ thu thập dữ liệu

22. Phân tích `Predictive Analytics′ trong Big Data tập trung vào mục tiêu gì?

A. Mô tả dữ liệu hiện tại

B. Dự đoán xu hướng và sự kiện tương lai

C. Phân tích nguyên nhân gốc rễ của vấn đề

D. Trực quan hóa dữ liệu lịch sử

23. Yếu tố nào sau đây KHÔNG phải là thách thức về bảo mật trong môi trường Big Data?

A. Khối lượng dữ liệu quá lớn gây khó khăn trong việc kiểm soát truy cập

B. Sự đa dạng của nguồn dữ liệu làm tăng nguy cơ xâm nhập

C. Công nghệ Big Data quá phức tạp để bảo mật

D. Chi phí bảo mật thấp

24. Trong Big Data, `Data Wrangling′ (hoặc Data Munging) là quá trình gì?

A. Mã hóa dữ liệu

B. Thu thập dữ liệu từ mạng xã hội

C. Làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích

D. Trực quan hóa dữ liệu thời gian thực

25. Ứng dụng nào sau đây thể hiện việc sử dụng Big Data để cải thiện trải nghiệm khách hàng trong ngành dịch vụ?

A. Tự động hóa quy trình kế toán

B. Phân tích phản hồi của khách hàng trên mạng xã hội để cải thiện sản phẩm và dịch vụ

C. Giảm chi phí nhân sự

D. Tăng cường bảo mật thông tin nội bộ

26. Ứng dụng nào sau đây thể hiện rõ nhất tiềm năng của Big Data trong lĩnh vực y tế?

A. Gửi email quảng cáo thuốc

B. Dự đoán dịch bệnh và cá nhân hóa điều trị

C. Quản lý hồ sơ bệnh án điện tử

D. Đặt lịch hẹn khám bệnh trực tuyến

27. Trong Big Data, `Stream Processing′ khác biệt với `Batch Processing′ như thế nào?

A. Stream Processing xử lý dữ liệu theo lô lớn, Batch Processing xử lý dữ liệu liên tục

B. Stream Processing xử lý dữ liệu thời gian thực, Batch Processing xử lý dữ liệu tĩnh theo định kỳ

C. Stream Processing sử dụng ít tài nguyên hơn Batch Processing

D. Stream Processing chỉ áp dụng cho dữ liệu phi cấu trúc

28. Thuật ngữ `Velocity′ trong Big Data ám chỉ điều gì?

A. Giá trị kinh tế của dữ liệu

B. Nguồn gốc xuất xứ của dữ liệu

C. Tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu

D. Độ tin cậy của dữ liệu

29. Sự khác biệt chính giữa Data Warehouse truyền thống và Data Lake trong Big Data là gì?

A. Data Warehouse lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc, Data Lake lưu trữ dữ liệu cấu trúc

B. Data Warehouse có tính linh hoạt cao hơn Data Lake

C. Data Lake lưu trữ dữ liệu thô ở định dạng gốc, Data Warehouse lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý

D. Data Lake chỉ dùng cho dữ liệu thời gian thực, Data Warehouse cho dữ liệu lịch sử

30. Vấn đề đạo đức nào thường được đặt ra khi sử dụng Big Data?

A. Chi phí đầu tư quá cao

B. Xâm phạm quyền riêng tư và sử dụng dữ liệu cá nhân không minh bạch

C. Sự phức tạp trong công nghệ

D. Thiếu hụt công cụ phân tích