As tecnologias de Big Data chegaram silenciosamente, mudan do a estratégia de muitos negócios. Fatos dignos de ficção científica, como lojas de departamentos capazes de identificar se suas consumidoras estão grávidas a partir do padrão de consumo e serviços de busca mapeando em tempo real o progresso de pandemias, já são notícia velha.
Empresas e instituições de vários tipos e tamanhos hoje são capazes de coletar dados a partir de várias fontes, combinando-os em sistemas de armazenamento da ordem de petabytes (mil terabytes), e analisá-los em busca de padrões. O resultado são previsões melhores, serviços mais personalizados e mensagens mais bem dirigidas, estimulando decisões mais bem informadas e mais seguras.
Da mesma forma que os grandes volumes de dados mudam a gestão de corporações, uma nuvem de pequenas informações pessoais, conectadas, começa a provocar uma mudança de costumes. São dados que registram o que uma pessoa sabe a respeito de si própria: o que fez, quem conhece, aonde foi, como dormiu, quanto pesa, como passa o tempo.
Mensuração e análise são ótimas. Sem elas é quase impossível progredir. Mas é preciso cautela em seu uso. A obsessão por elas, da mesma forma que a procura desesperada por seguidores nas mídias sociais, pode piorar uma situação, deixando seu usuário viciado nas estatísticas que deveriam libertá-lo.
QI, placares e centímetros de bíceps são métricas observáveis e fáceis de comparar. Mas isso não quer dizer que sejam as melhores ou mesmo as certas. Um funcionário pontual nem sempre é o melhor funcionário, mais conexões não significam mais conhecimento.
Além do mais, o que é o certo? A preocupação excessiva com as métricas pessoais pode levar à padronização e à robotização de seus usuários, um efeito colateral bastante desagradável. Em situações extremas pode até criar autômatos ou estimular comportamentos doentios, como anorexia ou bulimia.
De qualquer forma, a ignorância nunca é uma bênção. Os benefícios do autoconhecimento são incomparáveis. Mas para isso é preciso um pouco de trabalho. Não basta apenas coletar os dados, deve-se também refletir sobre eles e planejar novas metas periodicamente, aprendendo a identificar padrões de comportamento nocivos e recorrentes. Nesses termos, a quantificação pessoal só deve fazer bem.
(Luli Radfaher, Little data. Disponível em: http: www1.folha.uol.com.br. Acesso em: 20 mar 2014. Adaptado)
É correto afirmar que o autor desse texto reconhece a importância das tecnologias de armazenamento de dados pessoais,
As tecnologias de Big Data chegaram silenciosamente, mudan do a estratégia de muitos negócios. Fatos dignos de ficção científica, como lojas de departamentos capazes de identificar se suas consumidoras estão grávidas a partir do padrão de consumo e serviços de busca mapeando em tempo real o progresso de pandemias, já são notícia velha.
Empresas e instituições de vários tipos e tamanhos hoje são capazes de coletar dados a partir de várias fontes, combinando-os em sistemas de armazenamento da ordem de petabytes (mil terabytes), e analisá-los em busca de padrões. O resultado são previsões melhores, serviços mais personalizados e mensagens mais bem dirigidas, estimulando decisões mais bem informadas e mais seguras.
Da mesma forma que os grandes volumes de dados mudam a gestão de corporações, uma nuvem de pequenas informações pessoais, conectadas, começa a provocar uma mudança de costumes. São dados que registram o que uma pessoa sabe a respeito de si própria: o que fez, quem conhece, aonde foi, como dormiu, quanto pesa, como passa o tempo.
Mensuração e análise são ótimas. Sem elas é quase impossível progredir. Mas é preciso cautela em seu uso. A obsessão por elas, da mesma forma que a procura desesperada por seguidores nas mídias sociais, pode piorar uma situação, deixando seu usuário viciado nas estatísticas que deveriam libertá-lo.
QI, placares e centímetros de bíceps são métricas observáveis e fáceis de comparar. Mas isso não quer dizer que sejam as melhores ou mesmo as certas. Um funcionário pontual nem sempre é o melhor funcionário, mais conexões não significam mais conhecimento.
Além do mais, o que é o certo? A preocupação excessiva com as métricas pessoais pode levar à padronização e à robotização de seus usuários, um efeito colateral bastante desagradável. Em situações extremas pode até criar autômatos ou estimular comportamentos doentios, como anorexia ou bulimia.
De qualquer forma, a ignorância nunca é uma bênção. Os benefícios do autoconhecimento são incomparáveis. Mas para isso é preciso um pouco de trabalho. Não basta apenas coletar os dados, deve-se também refletir sobre eles e planejar novas metas periodicamente, aprendendo a identificar padrões de comportamento nocivos e recorrentes. Nesses termos, a quantificação pessoal só deve fazer bem.
(Luli Radfaher, Little data. Disponível em: http: www1.folha.uol.com.br. Acesso em: 20 mar 2014. Adaptado)
Segundo o texto, para garantir os benefícios do autoconhecimento propiciado pelas tecnologias que armazenam dados pessoais, é preciso
As tecnologias de Big Data chegaram silenciosamente, mudan do a estratégia de muitos negócios. Fatos dignos de ficção científica, como lojas de departamentos capazes de identificar se suas consumidoras estão grávidas a partir do padrão de consumo e serviços de busca mapeando em tempo real o progresso de pandemias, já são notícia velha.
Empresas e instituições de vários tipos e tamanhos hoje são capazes de coletar dados a partir de várias fontes, combinando-os em sistemas de armazenamento da ordem de petabytes (mil terabytes), e analisá-los em busca de padrões. O resultado são previsões melhores, serviços mais personalizados e mensagens mais bem dirigidas, estimulando decisões mais bem informadas e mais seguras.
Da mesma forma que os grandes volumes de dados mudam a gestão de corporações, uma nuvem de pequenas informações pessoais, conectadas, começa a provocar uma mudança de costumes. São dados que registram o que uma pessoa sabe a respeito de si própria: o que fez, quem conhece, aonde foi, como dormiu, quanto pesa, como passa o tempo.
Mensuração e análise são ótimas. Sem elas é quase impossível progredir. Mas é preciso cautela em seu uso. A obsessão por elas, da mesma forma que a procura desesperada por seguidores nas mídias sociais, pode piorar uma situação, deixando seu usuário viciado nas estatísticas que deveriam libertá-lo.
QI, placares e centímetros de bíceps são métricas observáveis e fáceis de comparar. Mas isso não quer dizer que sejam as melhores ou mesmo as certas. Um funcionário pontual nem sempre é o melhor funcionário, mais conexões não significam mais conhecimento.
Além do mais, o que é o certo? A preocupação excessiva com as métricas pessoais pode levar à padronização e à robotização de seus usuários, um efeito colateral bastante desagradável. Em situações extremas pode até criar autômatos ou estimular comportamentos doentios, como anorexia ou bulimia.
De qualquer forma, a ignorância nunca é uma bênção. Os benefícios do autoconhecimento são incomparáveis. Mas para isso é preciso um pouco de trabalho. Não basta apenas coletar os dados, deve-se também refletir sobre eles e planejar novas metas periodicamente, aprendendo a identificar padrões de comportamento nocivos e recorrentes. Nesses termos, a quantificação pessoal só deve fazer bem.
(Luli Radfaher, Little data. Disponível em: http: www1.folha.uol.com.br. Acesso em: 20 mar 2014. Adaptado)
Assinale a alternativa em que se encontra par de termos a ntônimos, como é o caso de estimular e desencorajar.
As tecnologias de Big Data chegaram silenciosamente, mudan do a estratégia de muitos negócios. Fatos dignos de ficção científica, como lojas de departamentos capazes de identificar se suas consumidoras estão grávidas a partir do padrão de consumo e serviços de busca mapeando em tempo real o progresso de pandemias, já são notícia velha.
Empresas e instituições de vários tipos e tamanhos hoje são capazes de coletar dados a partir de várias fontes, combinando-os em sistemas de armazenamento da ordem de petabytes (mil terabytes), e analisá-los em busca de padrões. O resultado são previsões melhores, serviços mais personalizados e mensagens mais bem dirigidas, estimulando decisões mais bem informadas e mais seguras.
Da mesma forma que os grandes volumes de dados mudam a gestão de corporações, uma nuvem de pequenas informações pessoais, conectadas, começa a provocar uma mudança de costumes. São dados que registram o que uma pessoa sabe a respeito de si própria: o que fez, quem conhece, aonde foi, como dormiu, quanto pesa, como passa o tempo.
Mensuração e análise são ótimas. Sem elas é quase impossível progredir. Mas é preciso cautela em seu uso. A obsessão por elas, da mesma forma que a procura desesperada por seguidores nas mídias sociais, pode piorar uma situação, deixando seu usuário viciado nas estatísticas que deveriam libertá-lo.
QI, placares e centímetros de bíceps são métricas observáveis e fáceis de comparar. Mas isso não quer dizer que sejam as melhores ou mesmo as certas. Um funcionário pontual nem sempre é o melhor funcionário, mais conexões não significam mais conhecimento.
Além do mais, o que é o certo? A preocupação excessiva com as métricas pessoais pode levar à padronização e à robotização de seus usuários, um efeito colateral bastante desagradável. Em situações extremas pode até criar autômatos ou estimular comportamentos doentios, como anorexia ou bulimia.
De qualquer forma, a ignorância nunca é uma bênção. Os benefícios do autoconhecimento são incomparáveis. Mas para isso é preciso um pouco de trabalho. Não basta apenas coletar os dados, deve-se também refletir sobre eles e planejar novas metas periodicamente, aprendendo a identificar padrões de comportamento nocivos e recorrentes. Nesses termos, a quantificação pessoal só deve fazer bem.
(Luli Radfaher, Little data. Disponível em: http: www1.folha.uol.com.br. Acesso em: 20 mar 2014. Adaptado)
As palavras destacadas na frase – A preocupação exces- siva com as métricas pessoais pode levar à padronização e à robotização de seus usuários. – têm como sinônimos, respectivamente,
As tecnologias de Big Data chegaram silenciosamente, mudan do a estratégia de muitos negócios. Fatos dignos de ficção científica, como lojas de departamentos capazes de identificar se suas consumidoras estão grávidas a partir do padrão de consumo e serviços de busca mapeando em tempo real o progresso de pandemias, já são notícia velha.
Empresas e instituições de vários tipos e tamanhos hoje são capazes de coletar dados a partir de várias fontes, combinando-os em sistemas de armazenamento da ordem de petabytes (mil terabytes), e analisá-los em busca de padrões. O resultado são previsões melhores, serviços mais personalizados e mensagens mais bem dirigidas, estimulando decisões mais bem informadas e mais seguras.
Da mesma forma que os grandes volumes de dados mudam a gestão de corporações, uma nuvem de pequenas informações pessoais, conectadas, começa a provocar uma mudança de costumes. São dados que registram o que uma pessoa sabe a respeito de si própria: o que fez, quem conhece, aonde foi, como dormiu, quanto pesa, como passa o tempo.
Mensuração e análise são ótimas. Sem elas é quase impossível progredir. Mas é preciso cautela em seu uso. A obsessão por elas, da mesma forma que a procura desesperada por seguidores nas mídias sociais, pode piorar uma situação, deixando seu usuário viciado nas estatísticas que deveriam libertá-lo.
QI, placares e centímetros de bíceps são métricas observáveis e fáceis de comparar. Mas isso não quer dizer que sejam as melhores ou mesmo as certas. Um funcionário pontual nem sempre é o melhor funcionário, mais conexões não significam mais conhecimento.
Além do mais, o que é o certo? A preocupação excessiva com as métricas pessoais pode levar à padronização e à robotização de seus usuários, um efeito colateral bastante desagradável. Em situações extremas pode até criar autômatos ou estimular comportamentos doentios, como anorexia ou bulimia.
De qualquer forma, a ignorância nunca é uma bênção. Os benefícios do autoconhecimento são incomparáveis. Mas para isso é preciso um pouco de trabalho. Não basta apenas coletar os dados, deve-se também refletir sobre eles e planejar novas metas periodicamente, aprendendo a identificar padrões de comportamento nocivos e recorrentes. Nesses termos, a quantificação pessoal só deve fazer bem.
(Luli Radfaher, Little data. Disponível em: http: www1.folha.uol.com.br. Acesso em: 20 mar 2014. Adaptado)
Assinale a alternativa que dá sequência à frase a seguir, de acordo com a norma-padrão: