Volume velocidade e variedade

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QUESTÃO: Além de estar relacionado à grande quantidade de informações a serem analisadas, o Big Data considera o volume, a velocidade e a variedade dos dados estruturados — dos quais se conhece a estrutura de armazenamento — bem como dos não estruturados, como imagens, vídeos, áudios e documentos.

Big Data é o termo que descreve o imenso volume de dados – estruturados e não estruturados – que impactam os negócios no dia a dia. A definição da questão está perfeitamente de acordo com o conceito, citando inclusive os 3Vs da definição inicial de Doug Laney. Sendo assim, a resposta para esta alternativa está correta.

É a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade, estruturados ou não.

Os V’s do Big data:

·       Volume: Dados de grande variedade de fontes.

·       Variedade: Quanto mais dados e fontes, maior q complexidade e possibilidades que tem de gerar informação útil.

·       Velocidade: Os dados dev em fluir em uma velocidade útil para que a tomada de decisões seja efetivada.

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·       Veracidade: O quanto a informação é verdadeira.

·       Valor: A informação deve ser certa para pessoas certas, sendo, portanto, uma informação útil.

QUESTÃO ERRADA: A mineração de dados se caracteriza especialmente pela busca de informações em grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, alicerçados no conceito dos 4V’s: volume de mineração, variedade de algoritmos, velocidade de aprendizado e veracidade dos padrões.

Questão está relacionada ao Big Data que contém Cinco dimensões “V” (segundo Bergson Lopes Rêgo). Quem tem V é big Data e não data mining.

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 inconsistência dos dados devido às ambiguidades, à baixa qualidade e à completeza dos dados. Representa a confiabilidade dos dados.

Valor

Retorno, financeiro ou não.