Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor marcam o Big Data e ajudam a entender o conceito
O termo Big Data é frequentemente associado a grandes volumes de informação. Mas o conceito vai muito além da quantidade. A expressão começou a ser usada no início dos anos 2000, quando o crescimento acelerado das informações digitais começou a desafiar as capacidades tradicionais de armazenamento e análise. Foi nesse contexto que o analista Doug Laney, da consultoria Gartner, propôs um modelo conhecido como os 3 V’s: Volume, Velocidade e Variedade.
Esses três pilares ajudaram a definir o que caracterizava o Big Data, mas, com o tempo, especialistas e empresas perceberam que era preciso ir além.
Foi assim que outros dois V’s foram incorporados à definição:
O Valor, que ganhou destaque por volta de 2011, e a Veracidade, que passou a ser considerada com mais força a partir de 2013.
Hoje, os cinco V’s são amplamente usados como base para entender o Big Data. Eles mostram que além de coletar dados, é preciso ter qualidade, contexto, velocidade de resposta e utilidade estratégica.
Veja a seguir sobre cada um dos V’s:
1. Volume
Uma das características mais marcantes do Big Data é a imensa quantidade de dados. Gerados a todo momento, o volume global de dados criados chegou a 149 zettabytes em 2024, segundo a consultoria Statista — um número difícil de imaginar, porque um único zettabyte equivale a um bilhão de terabytes. E a tendência de crescimento é acelerada: a expectativa é que esse volume ultrapasse 394 zettabytes até 2028.
Esses dados são gerados por inúmeras fontes: interações em redes sociais, vídeos enviados para plataformas como YouTube, transações bancárias, sensores de Internet das Coisas (IoT), sistemas de saúde, aplicativos de transporte e muito mais. Cada clique, curtida, localização registrada ou compra online contribui para esse fluxo constante de informação.
Porém, o volume de dados criado vai muito além da capacidade de armazenamento e análise dos sistemas tradicionais. É por isso que soluções de Big Data precisam usar tecnologias distribuídas e escaláveis, como data lakes, computação em nuvem e processamento paralelo. Essas soluções também ajudam a selecionar os dados que serão mantidos e quais serão descartados. Sem essas ferramentas, seria impossível lidar com o ritmo e o tamanho dos dados que circulam hoje em tempo real.
2. Velocidade
Empresas hoje lidam com dados que chegam em ritmo acelerado. A cada instante, sistemas industriais, redes sociais, sensores, aplicativos e sites geram volumes enormes de informação. Lidar com essa velocidade é um dos principais desafios do Big Data — e também uma de suas maiores vantagens quando bem aproveitada.
Quanto mais rápido os dados são capturados, processados e analisados, maior a chance de uma empresa responder com agilidade às mudanças, corrigir rotas, detectar falhas e identificar oportunidades. Em áreas como produção, vendas ou atendimento, decisões tomadas tempestivamente podem gerar ganhos relevantes e melhorar a experiência do cliente.
As soluções de Big Data permitem essa rapidez. O Otimizador de Matéria-Prima da Futago é um exemplo prático desse uso. A ferramenta combina sensores, inteligência artificial (IA) e gêmeos digitais para capturar e analisar informações em tempo real. Com isso, profissionais acompanham o desempenho da operação ao vivo, simulam cenários e tomam decisões de forma mais rápida e visual, por meio de painéis simples e interativos — tudo sem depender exclusivamente da equipe de TI.
Velocidade, nesse contexto, significa transformar dados em ação no tempo certo. É isso que permite reduzir desperdícios, melhorar processos e responder com eficiência aos desafios do dia a dia.
3. Variedade
Hoje, os dados não vêm mais em um formato único e organizado. Eles surgem de fontes diversas e em formatos diferentes, muitas vezes ao mesmo tempo. Isso inclui desde números bem estruturados em planilhas até imagens, vídeos, mensagens de texto, comandos de voz, dados de sensores e registros de navegação em sites e aplicativos.
Essa diversidade de formatos é chamada de variedade — e é um dos pilares do Big Data. Cada uma das fontes gera um tipo diferente de dado — e fazer tudo isso “conversar” exige tecnologia e estratégia. Ele exige flexibilidade e inteligência na hora de armazenar, cruzar e analisar os dados.
É aí que entram as soluções de Big Data. Ferramentas modernas são capazes de integrar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, permitindo que a empresa tenha uma visão completa e inteligente da operação.
Um exemplo é o Assistente de Manutenção da Futago, um agente de IA que cruza diversas fontes de dados para prever falhas e orientar decisões. Ele analisa informações variadas, como de sensores (dados estruturados), relatórios técnicos em PDF (semiestruturados) e até registros deixados por operadores (não estruturados). Assim, a equipe de manutenção consegue identificar padrões ocultos, antecipar problemas e agir de forma proativa. A variedade, nesse contexto, permite que as empresas compreendam o todo.
4. Veracidade
A veracidade diz respeito à confiabilidade e qualidade dos dados. Com o crescimento dos dados vindos de diversas fontes também aumenta o risco de informações incompletas, duplicadas, contraditórias ou fora de contexto.
Nem todo dado coletado é útil ou verdadeiro. Um erro de digitação, um sensor com falha ou dados desatualizados podem comprometer toda a análise. E decisões tomadas com base em dados errados podem gerar desperdício de recursos, falhas operacionais e até prejuízos financeiros.
Para minimizar os efeitos negativos, soluções de Big Data contam com ferramentas capazes de validar, limpar e cruzar os dados automaticamente. Técnicas de tratamento de dados e IA são aplicadas para detectar anormalidades, padrões fora do esperado e ruídos que podem comprometer a integridade da informação.
Além de contar com soluções tecnológicas, é essencial cuidar da captura de dados, validar e limpar antes de utilizá-los. Empresas investem em tecnologias e processos para garantir a qualidade das informações, evitando prejuízos e mantendo a confiança dos clientes.
Garantir a veracidade dos dados é fundamental para transformar informação em conhecimento útil.
5. Valor
O valor de um dado muitas vezes está no que se faz com ele e nas aplicações que o utilizam até a transformação dos dados em ações dentro de uma empresa. Uma empresa pode ter acesso a milhões de dados sobre sua operação e seus clientes, mas se não conseguir transformá-los em insights práticos e acionáveis, o esforço pode ser desperdiçado. Por isso, as soluções de Big Data devem ir além do armazenamento e da organização: elas precisam traduzir os dados em ações reais e criar valor para a empresa.
É aqui que entram tecnologias como aprendizado de máquina, análise preditiva e visualizações interativas, que permitem enxergar tendências, detectar gargalos e planejar o futuro com mais segurança.
Um exemplo é o Otimizador de Matéria-Prima Futago: ele analisa uma grande quantidade de dados em tempo real e mostra simulações de cenários que ajudam as empresas a decidirem com base em evidências concretas, o que resulta em menos desperdício, mais produtividade e maior retorno financeiro.
Transforme dados em decisões inteligentes com a Futago
Na era do Big Data, o diferencial competitivo está em como sua empresa coleta, interpreta e age com base nas informações disponíveis. Com as soluções da Futago, como gêmeos digitais, inteligência artificial e ferramentas preditivas, você transforma dados brutos em decisões estratégicas — com agilidade, precisão e visão integrada da operação.
Fale com nossos especialistas e descubra como nossas soluções podem gerar valor real para o seu negócio.
