Os bancos de dados massivos possuem características que precisam ser consideradas no desenvolvimento de soluções para analisar os dados armazenados. Nesse tipo de ambiente de bancos de dados, a capacidade de minimizar os ruídos dos dados oriundos de múltiplas fontes heterogêneas, identificar o que é irrelevante e redundante, e apoiar a limpeza dos dados, contribuindo para sua qualidade, corresponde à característica Big Data:
- A)valor;
Errada, porque valor se refere ao benefício ou utilidade extraída dos dados, não à limpeza ou confiabilidade da informação.
- B)volume;
Errada, porque volume trata da grande quantidade de dados armazenados e processados, não da qualidade deles.
- C)variedade;
Errada, porque variedade diz respeito à diversidade de formatos e fontes de dados, e não à eliminação de ruídos e redundâncias.
- D)veracidade;
Certa, porque veracidade envolve a confiabilidade, precisão e qualidade dos dados, incluindo limpeza de ruídos e inconsistências.
- E)velocidade.
Errada, porque velocidade está ligada à rapidez de geração, transmissão e processamento dos dados, não ao seu grau de confiabilidade.
Gabarito: D
Em Big Data, costuma-se falar nas 5 V's: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. A questão descreve a capacidade de lidar com dados de múltiplas fontes, com ruídos, redundâncias e necessidade de limpeza. Isso aponta para a qualidade/confiabilidade do dado, ou seja, para a veracidade. Em outras palavras: não adianta ter um oceano de dados se ele vier cheio de areia, lixo e informação repetida. Antes de analisar, você precisa confiar no que está entrando no sistema. A veracidade está ligada à precisão, consistência e confiabilidade dos dados. Ela envolve reduzir erro, tratar inconsistências e lidar com informações incompletas ou ambíguas. Por isso, quando o enunciado fala em minimizar ruídos, identificar o que é irrelevante e redundante e apoiar a limpeza dos dados, está descrevendo exatamente esse aspecto. As demais letras tentam confundir porque também fazem parte do universo Big Data, mas tratam de outras dimensões: volume é quantidade, velocidade é rapidez de geração e processamento, variedade é diversidade de formatos e fontes, e valor é a utilidade extraída dos dados. Aqui, a banca queria saber se você consegue separar qualidade do dado de quantidade e diversidade. Resumo de prova: se a questão falar em confiabilidade, ruído, inconsistência, limpeza e qualidade da informação, pense em veracidade. É a cara do dado que merece confiança antes de virar decisão.