Inicialmente, o conceito de Big Data era amplamente descrito pelos chamados ‘3 Vs’. Com o avanço da área, novos ‘Vs’ foram incorporados para ampliar essa definição. Um desses novos ‘Vs’ é a veracidade. Assinale a opção que melhor define o conceito de veracidade.
- A)A veracidade representa a relevância e utilidade dos dados para uma solução.
Errada, porque relevância e utilidade dos dados se aproximam mais da ideia de valor, não de veracidade.
- B)A veracidade diz respeito à rapidez com que os dados são coletados, analisados e empregados.
Errada, porque rapidez na coleta, análise e uso dos dados corresponde à velocidade.
- C)A veracidade está relacionada com a diversidade de formatos, um dado pode ser estruturado ou não estruturado.
Errada, porque diversidade de formatos, estruturados ou não, corresponde à variedade.
- D)A veracidade diz respeito à confiabilidade dos dados, influenciando a precisão dos resultados da análise.
Certa, porque veracidade diz respeito à confiabilidade e à qualidade dos dados, afetando a precisão da análise.
- E)A veracidade está relacionada com a quantidade massiva de dados gerados e armazenados.
Errada, porque quantidade massiva de dados corresponde ao volume.
Gabarito: D
Big Data nasceu com os famosos 3 Vs: volume, velocidade e variedade. Depois, a doutrina passou a incluir outros aspectos para mostrar que lidar com grandes massas de dados não é só armazenar muita coisa, mas também entender a qualidade e a utilidade dessas informações. Entre esses novos Vs, a veracidade ganhou destaque porque dados podem vir incompletos, duplicados, ruidosos ou até incorretos. Veracidade, portanto, tem a ver com a confiabilidade dos dados. Em outras palavras: quanto mais confiável for a base, mais segura tende a ser a análise feita a partir dela. Se a informação entra “torta”, a conclusão também pode sair torta. É aquele velho princípio de computador e vida real: lixo entra, lixo sai. Por isso, o gabarito é a letra D. Ela descreve exatamente a ideia de veracidade ao relacioná-la com a confiabilidade dos dados e com o impacto disso na precisão dos resultados analíticos. Já as demais alternativas tratam de outros Vs do Big Data, como volume, velocidade, variedade e valor/utilidade. Em provas, a FGV costuma misturar os conceitos com definições parecidas para ver se voce realmente sabe diferenciar cada V. Aqui, a chave é simples: veracidade não é quantidade, nem rapidez, nem formato. É confiança na informação.