Auditor-Fiscal da Receita Estadual - Tecnologia da Informação (Prova 3)
No âmbito da ciência de dados na definição de Big Data, utilizam-se características ou atributos que alguns pesquisadores adotam como sendo os cinco Vs. Porém, a base necessária para o reconhecimento de Big Data é formada por três propriedades:
Avalor, velocidade e volume.
Bvalor, veracidade e volume.
Cvariedade, velocidade e volume.
Dvariedade, valor e volume.
Evelocidade, veracidade e volume.
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GabaritoC — variedade, velocidade e volume.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Big Data: Os 3 Vs Fundamentais
Gabarito: letra C. A base necessária para o reconhecimento de Big Data é composta por três propriedades: volume, velocidade e variedade. Esses são os chamados "3 Vs" originais, conforme definição clássica do Gartner Group (2012). Embora outros Vs (veracidade, valor) tenham sido posteriormente agregados, os três primeiros são os que formam a base conceitual.
A banca cobra o conhecimento dos 3 Vs fundamentais. O material de apoio confirma:
Conceito de Big Data:
Inicialmente, o Big Data era representado pelos 3 V’s: Volume, Velocidade e Variedade.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Apresenta valor, velocidade e volume. O valor é um V adicional (5Vs), não faz parte da base inicial de 3 Vs.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Apresenta valor, veracidade e volume. Ambos (valor e veracidade) são Vs posteriores, não os três originais.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Contém variedade, velocidade e volume — exatamente os 3 Vs fundamentais.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Apresenta variedade, valor e volume. O valor não integra o trio básico.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Apresenta velocidade, veracidade e volume. A veracidade é um V posterior.
NÃO CAIA NESSA!
A banca tenta confundir o candidato inserindo os Vs adicionais (valor, veracidade) como se fossem parte dos 3 Vs originais. Lembre-se: a tríade clássica é Volume, Velocidade e Variedade. Os demais Vs (veracidade, valor, etc.) complementam o conceito, mas não são a base necessária para o reconhecimento de Big Data.