Questão FC331083
Um Tribunal está implementando uma solução para gerenciar seu vasto acervo digital, que inclui milhões de documentos digitalizados, gravações de áudio de sessões, vídeos de audiênc
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2025
Um Tribunal está implementando uma solução para gerenciar seu vasto acervo digital, que inclui milhões de documentos digitalizados, gravações de áudio de sessões, vídeos de audiências e dados estruturados extraídos do sistema processual eletrônico. Para viabilizar análises futuras complexas (como mineração de dados, inteligência artificial e cruzamento de informações) e consultas avançadas, optou por armazenar inicialmente todos esses dados em um data lake.
A principal vantagem da escolha inicial pelo data lake reside no fato de que ele permite:
- armazenar dados brutos em seu formato original sem exigir esquemas rígidos pré-definidos, mantendo a flexibilidade para futuras transformações.
- realizar automaticamente transformações complexas (ETL/ELT) e modelar os dados em tabelas altamente normalizadas, prontas para consulta analítica imediata.
- excluir de forma automatizada registros históricos considerados irrelevantes, reduzindo significativamente o volume total de dados armazenados e os custos associados.
- converter automaticamente todos os dados brutos em relatórios e dashboards visuais prontos para consumo pelos operadores do direito, sem necessidade de processamento adicional.
- restringir o acesso aos usuários apenas a conjuntos de dados previamente filtrados, resumidos e aprovados pela governança, garantindo máxima segurança desde o início.
Mostrar resposta e comentário
Gabarito
A
Comentário do professor
A escolha pelo data lake significa poder armazenar dados brutos em seu formato original — documentos digitalizados, áudios, vídeos e registros estruturados — sem esquemas rígidos pré-definidos. Isso preserva a integridade e riqueza da informação para usos futuros.
Na prática, o data lake opera com schema-on-read: o esquema é aplicado no momento da leitura, não na ingestão. Assim, diferentes equipes podem transformar os mesmos dados de maneiras distintas conforme a necessidade analítica.
Esse modelo traz flexibilidade para experimentação com mineração de dados, IA e cruzamentos complexos, além de reduzir o tempo e os custos iniciais de preparação e armazenamento.
Transformações (ETL/ELT) são realizadas quando e como forem necessárias, evitando perda de informação por conversões prematuras e permitindo pipelines específicos para cada caso de uso.
Para funcionar bem, exige disciplina: catalogação, metadados e governança são essenciais para que o "lago" não vire um repositório desordenado e permita consultas avançadas e análises confiáveis.
Conteúdo do catálogo FC Concursos · Atualizado em