Segundo Hurwitz et al.(2015), Big Data não é uma única tecn...

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Q831028 Banco de Dados
Segundo Hurwitz et al.(2015), Big Data não é uma única tecnologia, mas uma combinação de tecnologias novas e antigas. Soluções Big Data permitem, entre outras, apoiar a tomada de decisão a partir do processamento de dados com características complexas. Segundo Rêgo (2013), os desafios de Big Data podem ser resumidos em cinco dimensões, São elas:
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A alternativa correta é a C - volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

O tema central da questão aborda as dimensões do Big Data. Big Data se refere ao conjunto de tecnologias e práticas que lidam com grandes volumes de dados que são gerados e processados a partir das mais diversas fontes de informação. Conhecer essas dimensões é crucial porque elas caracterizam os desafios enfrentados no gerenciamento e análise de dados em larga escala.

Vamos explorar o porquê da alternativa C ser a correta e entender o que cada dimensão significa:

  • Volume: Refere-se à quantidade massiva de dados gerados continuamente, exigindo soluções de armazenamento eficientes.
  • Velocidade: Diz respeito à rapidez com que os dados são gerados e precisam ser processados para se tornarem úteis.
  • Variedade: Representa a diversidade dos dados, que podem vir em diferentes formatos, como textos, imagens e vídeos.
  • Veracidade: Trata da qualidade e confiabilidade dos dados, que é essencial para a tomada de decisões.
  • Valor: Refere-se à capacidade de extrair informações relevantes e insights valiosos dos dados.

Agora, vamos analisar as outras alternativas para entender por que estão incorretas:

A - atualidade, dinamicidade, validade, utilidade e tendência: Embora alguns desses termos possam estar relacionados ao uso de dados, eles não compõem as dimensões clássicas do Big Data.

B - vantagem, visão, adaptabilidade, atomicidade e consistência: Termos como atomicidade e consistência geralmente são mais associados a bancos de dados transacionais, não ao Big Data.

D - armazenamento, heterogeneidade, distribuição, qualidade e paralelismo: Embora toquem em aspectos relevantes, também não representam as cinco dimensões frequentemente citadas do Big Data.

E - visualização, análise, mídias sociais, apoio à decisão e computação: Esses são elementos que podem se beneficiar do Big Data, mas não são as suas dimensões definidoras.

Compreender as cinco dimensões do Big Data é essencial para qualquer profissional que lida com tecnologia da informação e análise de dados, pois permite um uso mais eficaz e estratégico dos dados disponíveis.

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Atualmente, os desafios do “Big Data” podem ser resumidos em cinco palavras ou dimensões, todas com as mesmas iniciais, mais conhecidas como as cinco dimensões “V” do “Big Data”.  São elas: volumevelocidadevariedadeveracidade e valor.

Fonte: http://www.infomev.com.br/vamos-falar-de-big-data/

 

 

Cinco dimensões "V" do big data

Volume
    Quantidade de dados. Quanto maior o volume , maiores os esforços na gestão de dados


Velocidade
    Desafio de lidar com o tempo rápido de resposta que os novos dados são criados e os dados existentes, modificados


Variedade
    implementações de dados que requerem tratamento de vários formatos e tipos, incluindo dados estruturados e não estruturados


Veracidade
    consiste no grau de incerteza e insconsistência dos dados devido às ambiguidades, à baixa qualidade e à completeza dos dados.
    representa a confiabilidade dos dados


Valor
    Retorno, financeiro ou não.

 

 

Fonte:

Gestão e Governança de Dados: Promovendo dados como ativo de valor nas empresas - Bergson Lopes Rêgo

 

  1. Volume
  2. Velocidade
  3. Variedade
  4. Veracidade
  5. Valor

HURWITZ, Judith; NUGENT, Alan; HALPER, Fern; KAUFMAN, Marcia. Big Data para Leigos. Starlin, 2015

Pág 16

BIG DATA:

5 V’s:

  • Velocidade: Criados de forma extremamente rápida.
  • Volume: Grande Quantidade
  • Veracidade: Devem ser verídicos
  • Variedade: São Variados
  • Valor: deve possuir valor (ou seja, agregar conhecimento)

GABARITO C

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