Texto 01: Fonte: https://medium.com/@joseantonio11/bigdata-48-etapas-de-analytics-9bacfd1c1d82. Acesso em 14 março de 2019. Texto 02: Para obter insights sobre dados, é preciso aplicar métodos analíticos adequados ao seu tratamento, uma prática conhecida como “Ciência de Dados (Data Science). Métodos Analíticos objetivam adivinhar o futuro, elaborar profecias, previsões, e isso chamamos de “Predictive Analytics” (Análise Preditiva). O termo “Analytics” ou “Data Analytics” tem sido amplamente utilizado, considerando que as empresas, realizam análise de dados em várias áreas, como financeira, marketing e de negócios em geral. Business Intelligence realiza análise de dados, mas não inclui a modelagem preditiva. BI é considerado uma pequena parte dentro de Data Science. Business Analytics (Análise de Negócios), Data Analytcs (Análise de Dados), Data Mining (Mineração de Dados), Text Analytics (Análise de Textos) e Predictive Analytics (Análise de Previsão ou Preditiva) são termos essencialmente inclusos dentro do campo de Data Science, utilizados para se referir ao ato de realizar análise de dados. Medium. Análise de Dados em Big Data. Disponível em: https://medium.com/@joseantonio11/bigdata-47-an%C3%A1lise-de-dados-em-big-data-ad453132faef. Acesso em 16 fevereiro de 2019. Considerando os textos apresentados, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. O modelo de maturidade proposto por Gartner evidencia a potencialidade do Big Data nas empresas, que podem ser capazes de analisar e prever tudo, não apenas os dados transacionais. Além disso, enquanto avança em madures, a empresa avança em valor. PORQUE É através de métodos analíticos adequados para a empresa que ela pode obter insights sobre os dados, avaliando distintas áreas como financeiro, marketing e negócios em geral. Ciência de dados é o carro chefe do Big Data proporcionando um tipo de análise preditiva que até então não possível com Business Intelligence. A respeito destas asserções, assinale a opção correta.