Para responder à sua pergunta, precisamos entender o conceito de predição em data science e big data. A predição envolve a análise de dados históricos para prever resultados futuros, o que é fundamental para a tomada de decisões informadas. Vamos analisar as alternativas: a) Decisões pautadas no que aconteceu e não necessariamente naquilo que pode acontecer. - Esta opção não considera a predição, pois fala apenas do que já aconteceu. b) Decisões arbitrárias com base nos fatos já ocorridos. - Esta opção sugere decisões sem fundamento, o que não é adequado para o contexto de data science. c) Decisões essencialmente pautadas no que aconteceu. - Novamente, esta opção não considera a predição, apenas o que já ocorreu. d) Decisões pautadas no que aconteceu e naquilo que pode acontecer. - Esta opção é a mais completa, pois inclui tanto a análise de dados passados quanto a predição de resultados futuros. e) Decisões específicas com base nos fatos já ocorridos. - Esta opção também não considera a predição. A alternativa que melhor reflete a predição de dados e a tomada de decisão no contexto de big data é: d) Decisões pautadas no que aconteceu e naquilo que pode acontecer.