Os 7 Vs de Big Data

Big Data é um conceito associado ao tratamento, armazenamento e análise de conjuntos de dados que excedem, em escala, complexidade ou velocidade, a capacidade das tecnologias tradicionais de banco de dados e análise. Não se trata apenas de “muitos dados”, mas de um novo paradigma de gestão da informação, no qual métodos clássicos deixam de ser suficientes. 

Para compreender Big Data, é importante partir de uma noção básica: ao longo do tempo, organizações passaram a registrar cada vez mais eventos do mundo real em formato digital, como transações financeiras, registros administrativos, sensores, imagens, vídeos, logs de sistemas e interações em plataformas digitais. O crescimento contínuo desses registros levou a um cenário em que os dados se tornaram abundantes, variados e gerados em alta velocidade.

Uma analogia simples ajuda a entender essa mudança. Em um contexto tradicional, trabalhar com dados era como lidar com um arquivo físico organizado em pastas e gavetas, com documentos padronizados e volume controlável. No contexto de Big Data, a situação se assemelha a um fluxo contínuo de documentos de formatos variados chegando simultaneamente de múltiplas fontes, sem pausa para organização manual. Esse cenário exige novas abordagens tecnológicas e conceituais.

Inicialmente, o conceito de Big Data foi sintetizado em três características fundamentais, conhecidas como os “3 Vs”: Volume, Velocidade e Variedade. Com a evolução das aplicações e das demandas analíticas, esse modelo foi ampliado para cinco e depois sete dimensões, os chamados “7 Vs do Big Data”, que oferecem uma visão mais completa do fenômeno.

Até pouco tempo atrás, os cinco Vs de Big Data eram suficientes. No entanto, recentemente, o Cespe/Cebraspe ampliou o escopo e passou a cobrar os 7 Vs, a exemplo da seguinte questão, que está correta:

Prova: CESPE / CEBRASPE – 2024 – CTI – Tecnologista Pleno 2 – I – Especialidade: Indústria 4.0 e Governo Digital – Área de Atuação: Sistemas Ciberfísicos e Cidades Inteligentes

Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.

Volume, variedade, velocidade, valor, veracidade, variabilidade e visualização são conceitos abrangidos na definição de Big Data.

Assim, vamos detalhar os 7 Vs de Big Data:

O Volume refere-se à quantidade massiva de dados gerados e armazenados. Em Big Data, os volumes ultrapassam facilmente terabytes ou petabytes, tornando inviável o uso de soluções tradicionais baseadas em servidores únicos ou bancos de dados relacionais convencionais. No setor público, exemplos incluem bases nacionais de saúde, registros fiscais, dados previdenciários, censos populacionais e históricos de transações governamentais acumulados ao longo de décadas.

A Velocidade diz respeito à rapidez com que os dados são gerados, transmitidos e, em muitos casos, precisam ser processados. Não se trata apenas de armazenar dados rapidamente, mas de analisá-los quase em tempo real para apoiar decisões. Um exemplo prático é o monitoramento contínuo de transações financeiras para detecção de fraudes ou o acompanhamento em tempo quase real de dados epidemiológicos durante surtos de doenças.

A Variedade representa a diversidade de formatos e estruturas dos dados. Diferentemente dos dados estruturados, organizados em tabelas com colunas bem definidas, o Big Data inclui dados semiestruturados e não estruturados, como textos livres, imagens, áudios, vídeos, documentos digitais e registros de sensores. No contexto governamental, isso envolve desde formulários eletrônicos até imagens de satélite e manifestações textuais de cidadãos em canais digitais.

Com a maturidade do conceito, novos “Vs” foram incorporados para refletir desafios adicionais. O quarto V, Veracidade, refere-se à confiabilidade e à qualidade dos dados. Em ambientes de Big Data, é comum lidar com dados incompletos, inconsistentes, duplicados ou ruidosos. A análise só produz valor se houver mecanismos para avaliar a credibilidade das fontes e tratar problemas de qualidade. 

O quinto V é o Valor, que representa a capacidade de extrair benefícios concretos a partir dos dados. Big Data, por si só, não garante resultados; o valor surge quando os dados são transformados em informações úteis para apoiar decisões, otimizar processos ou formular políticas públicas mais eficazes. Um grande volume de dados sem uso analítico adequado é apenas custo de armazenamento. O desafio central está em converter dados brutos em conhecimento aplicável.

O sexto V, Variabilidade, está relacionado às mudanças no significado, na estrutura ou no padrão dos dados ao longo do tempo. Em muitos contextos, os dados não seguem comportamentos estáveis. Termos mudam de sentido, padrões de uso se alteram e fenômenos sociais ou econômicos evoluem. 

O sétimo V, Visualização, refere-se à necessidade de representar grandes volumes de dados complexos de forma compreensível para analistas e tomadores de decisão. Técnicas tradicionais de relatórios tabulares são insuficientes em cenários de Big Data. A visualização adequada permite identificar tendências, correlações e exceções, facilitando a comunicação dos resultados analíticos. Em ambientes governamentais, dashboards e painéis visuais são amplamente utilizados para acompanhamento de indicadores e transparência pública.

A partir desses sete aspectos, Big Data pode ser entendido como um ecossistema que envolve não apenas dados, mas também tecnologias, métodos analíticos e competências humanas. Tecnologicamente, Big Data costuma estar associado a arquiteturas distribuídas, processamento paralelo e armazenamento escalável. Do ponto de vista analítico, envolve estatística, mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. No aspecto organizacional, exige governança de dados, definição de responsabilidades e alinhamento com objetivos estratégicos.

Por todo o exposto, Big Data representa uma mudança estrutural na forma como dados são tratados e utilizados. Ele surge da combinação de grande volume, alta velocidade, diversidade de formatos, desafios de qualidade, necessidade de geração de valor, variabilidade dos dados e demanda por visualização eficaz. Para concursos públicos, é fundamental compreender Big Data não apenas como um conjunto de tecnologias, mas como um paradigma que redefine a gestão da informação e o uso de dados como insumo estratégico para a administração pública.