Questão FC331070
O conceito de Big Data engloba não apenas o volume de dados, mas também a variedade e a velocidade com que são produzidos os chamados 3Vs, os principais desafios ou dimensões do Bi
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2024
O conceito de Big Data engloba não apenas o volume de dados, mas também a variedade e a velocidade com que são produzidos os chamados 3Vs, os principais desafios ou dimensões do Big Data.
Posteriormente, de acordo com o DAMA-DBOK, aos 3Vs iniciais foram adicionados outros 3Vs aos principais desafios ou dimensões do Big Data. São eles:
- veracidade, visualização e valor.
- valor, validade e visão.
- volatilidade, veracidade e validade.
- viscosidade, volatilidade e veracidade.
- validade, volatilidade e verossimilhança.
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Gabarito
D
Comentário do professor
Veracidade: refere‑se à qualidade e confiabilidade dos dados. Em Big Data é essencial saber se as informações são precisas, completas e provenientes de fontes confiáveis, porque análises e decisões erradas surgem de dados de baixa veracidade.
Volatilidade: indica o tempo de validade e a rapidez com que os dados mudam. Alguns dados têm vida curta (ex.: leituras de sensores, feeds sociais) e exigem estratégias de retenção, arquivamento e atualização para manter seu valor.
Viscosidade: descreve a “fricção” na transformação e integração dos dados. Alta viscosidade significa esforço elevado para mover, limpar e combinar dados entre sistemas, reduzindo a agilidade na geração de insights.
Essas três dimensões complementam as preocupações com volume, variedade e velocidade, impactando governança, qualidade e a arquitetura necessária para extrair valor dos dados.
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