Questão de Ciência de Dados · FGV TCE-PA 2024 (nº 78)

O conceito de Big Data vai além do simples volume de dados, englobando também a variedade (tipos diversos de dados) e a velocidade (rapidez na geração e processamento), conhecidos como os 3 Vs iniciais. Posteriormente, para lidar com os desafios complexos desses grandes volumes de informação, outras dimensões foram adicionadas.

• (A) Incorreta: Embora veracidade e valor sejam Vs adicionais muito comuns e importantes no contexto de Big Data, a visualização não é universalmente classificada como um dos "Vs" de desafios/dimensões do Big Data da mesma forma que os outros, e esta alternativa não contém a combinação específica mencionada pelo DAMA-DBOK para os "outros 3Vs". Esta é uma alternativa tentadora porque inclui Vs amplamente reconhecidos, mas não a combinação exata do gabarito.
• (B) Incorreta: Valor é um V importante, e validade está relacionada à qualidade dos dados, mas visão (no sentido de "insight" ou "perspectiva") não é um dos Vs adicionais formalmente reconhecidos como dimensão ou desafio do Big Data, de acordo com o DAMA-DBOK nesta lista específica.
• (C) Incorreta: Contém volatilidade e veracidade, que são Vs válidos, mas substitui viscosidade por validade, que, embora relacionada à qualidade, não forma o conjunto específico do gabarito.
• (D) Correta: De acordo com o DAMA-DBOK, os outros 3 Vs que complementam os iniciais (Volume, Variedade, Velocidade) são: viscosidade (a resistência do dado ao fluxo ou a dificuldade de processamento e integração), volatilidade (o tempo de vida útil do dado ou a rapidez com que ele se torna obsoleto) e veracidade (a qualidade, precisão e confiabilidade dos dados).
• (E) Incorreta: Embora volatilidade seja um V correto, validade e verossimilhança (que se refere à plausibilidade ou probabilidade de ser verdadeiro, similar à veracidade) não formam o trio específico de Vs adicionais conforme o DAMA-DBOK na questão.