Dando continuidade ao artigo de ontem, vejamos os restantes 3 "V".

• Velocidade: Devido ao grande volume e variedade de dados, todo o processamento deve ser suficientemente ágil para gerar as informações necessárias.

A tecnologia tem evoluído de tal forma que os dados são transferidos, armazenados e descarregados a velocidades altíssimas. E não estamos a falar da velocidade de conexão com a internet, mas sim a rapidez com que esse conteúdo é trabalhado, atualizado, disponibilizado. A procura dos dados é cada vez mais em tempo real, com o menor atraso possível, devendo ser tratados e seguramente disponibilizados em tempo oportuno / útil.

Em 2012, aproximadamente 2,5 hexabytes de dados e informações foram produzidas pela humanidade. Para terem uma ideia, isto corresponde a aproximadamente 29 terabytes de dados por segundo. Desde então a tendência de produção tem sido exponencial e ainda mais com o aumento da disseminação da IoT (internet das coisas).

• Veracidade: A veracidade está diretamente ligada ao quanto uma informação é verdadeira.

É a necessidade de garantir que os dados recolhidos são autênticos. Isto está relacionado com a credibilidade das fontes e se os dados e informações disponibilizadas são credíveis / confiáveis.

A qualidade dos dados é essencial, sendo desejável verificar a sua exatidão, consistência, atualização e exigir / assegurar elevados níveis de fiabilidade aos dados recolhidos / existentes. Na imensidão de dados disponibilizados, é preciso encontrar quais os verídicos e ainda atuais. Dados incorretos ou desatualizados podem induzir à tomada de decisões erradas. É também fundamental garantir a existência de um sistema fiável de arquivo de dados. Há sempre que acautelar que os sistemas também podem produzir dados com erros.

Informação inexistente, incompleta ou incorreta pode ter consequências gravosas nas decisões, em termos da sua eficácia, eficiência e sustentabilidade podendo, consequentemente, agravar a qualidade, o risco e o custo do serviço prestado.

• Valor: Este conceito está relacionado com o valor obtido desses dados

Por outras palavras, é o "Valor" percecionado que está relacionado com a "informação útil disponibilizada", sendo este o ponto mais destacado em relação às aplicações do Big Data.

Há que definir a abordagem a ser feita ao volume de dados e informações disponíveis. Para se converter dados em informação útil é preciso o "olhar" de quem está a fazer a analise, ou seja, é preciso colocar uma pergunta a esses dados que permita orientar a análise para o objetivo da empresa.

O desafio posto pelo Big Data consiste em determinar / selecionar a relevância dos dados e informações a utilizar (verdadeiras e atuais) e assim, com maior segurança, alicerçar-se nelas como guia no processo de planeamento.

Nem toda os dados e informações disponíveis são relevantes ou úteis para os objetivos específicos da sua análise / empresa. Uma abordagem bem-feita permite agregar valor à sua empresa, colocando-a à frente da concorrência no mercado.

Artigos relacionados:

• O que é Big Data?
• O Conceito de Big Data e os 5 “V” - 1 de 2
• O Conceito de Big Data e os 5 “V” - 2 de 2
• Como funciona o Big Data e a geração de “valor” para os negócios
• Qual a relação entre Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning?
• A Importância do Big Data para o Futuro das Cidades Inteligentes
• Aplicações do Big Data às Cidades Inteligentes
• Benefícios e Oportunidades do Uso da Análise de Big Data em Cidades Inteligentes

• O que é Inteligência Artificial?
• Alguns exemplos de Inteligência Artificial - IA
• Inteligência Artificial Geoespacial
• Novas Estradas Mapeadas Recorrendo a Inteligência Artificial
• O que é Rotulagem de Dados em Machine Learning - ML - e em Inteligência Artificial - IA?
• Inteligência Artificial Fraca e Inteligência Artificial Forte
• Inteligência Artificial é o Futuro da Análise Geoespacial

• O que é Machine Learning?
• O que é ML e Aplicação à Administração Pública
• Machine Learning no Processo de Ensino à Distância
• Machine Learning e a Rotulagem de Dados
• O que é Deep Learning?
• O que é Rotulagem de Dados e Como Funciona?
• Quais os Tipos mais Comuns de Rotulagem de Dados?

• O que é a Visão Computacional?
• Como Funciona a Análise da Visão Computacional

👉 Follow @niuGIS