O big data mudou a forma como as empresas veem os seus dados. Atualmente, cada informação sobre o seu próprio negócio e cliente passou a ser crucia...

O big data mudou a forma como as empresas veem os seus dados. Atualmente, cada informação sobre o seu próprio negócio e cliente passou a ser crucial na tomada de decisão. As características de big data e os seus 5 Vs mostraram a sistematização do contexto, oferecendo uma visão de como devem ser os estudos e as soluções tecnológicas propostos para a área. Sobre os 5 Vs é correto afirmar:

I. Volume - referência ao tamanho dos dados produzidos e à necessidade de serem armazenados engloba o volume do big data. Atualmente, não estamos falando de Terabytes, mas sim de Zettabytes ou de Brotonbytes.

II. Velocidade - na produção de dados pode ser vista, por exemplo, pela ótica das redes sociais, em que temos milhões de trocas de mensagens por minuto. A produção de dados é veloz, seja em monitoramento, por meio de sensores, ou nos dados que as próprias pessoas produzem.

III. Variedade - a multiplicidade de tipos de arquivos dentro do big data é, de fato, uma característica pontual. Quando passamos a produzir, em sua maioria, dados digitais, transformamos tarefas físicas em dados on-line. Esses dados podem ser agendas, pedidos de compras e entregas, envio de mensagem de texto, áudio, vídeo e imagem.

IV. Veracidade - a composição da veracidade dos dados em big data é parte característica da qualidade de dados e da melhoria contínua. Não podemos utilizar dados que não representam o problema ou, ainda, que possuem viés. Nesse contexto, a ciência de dados se ocupa de limpar e organizar os dados, de forma a aumentar a confiabilidade da informação oriunda de um conjunto de dados.

V. Valor - o primeiro passo que ocorreu no big data foi a necessidade de armazenar os dados, para só depois ver o que fazer com eles. Isso se deu porque se percebeu que, com a ascensão da análise preditiva, ter muitos dados a respeito de determinado contexto poderia ter um valor inestimável. A regra geral atual é “guarde, porque amanhã isso valerá muito”. O uso de dados para as empresas já era utilizado no business intelligence, que ficou conhecido pelas teorias do data warehouse e as respectivas especificidades, com técnicas para criar estruturas de dados e adentrar os dashboards

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