A startup "EcoInsight AI" especializa-se em soluções de monitoramento ambiental utilizando drones autônomos e inteligência artificial generativa. Recentemente, a empresa desenvolveu um sistema que integra dados coletados por diferentes modelos de drones (com sensores de temperatura, umidade, poluentes e imagens multiespectrais) com informações de satélite e bases de dados governamentais sobre biodiversidade e padrões climáticos históricos. O desafio central reside na heterogeneidade desses dados: cada fonte gera informações em formatos e estruturas distintas. Para que a IA generativa possa processar e correlacionar esses volumes massivos de dados, é fundamental que a equipe de engenharia de dados consiga organizar e classificar essas informações de maneira lógica e eficiente. A interoperabilidade entre as diversas plataformas de coleta e os modelos de processamento da IA é uma barreira tecnológica significativa, exigindo a criação de um modelo robusto para gerenciar a complexidade e a diversidade dos conjuntos de dados. Identifique a propriedade dos conjuntos de dados da EcoInsight AI que reflete a sua diversidade de fontes e formatos, e assinale a alternativa correta.