Questão FC331089
Uma organização deseja implementar um pipeline de dados e está avaliando a opção mais adequada para o seu contexto de operação. Em torno de 40% dos dados consumidos pela organizaçã
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2022
Uma organização deseja implementar um pipeline de dados e está avaliando a opção mais adequada para o seu contexto de operação. Em torno de 40% dos dados consumidos pela organização se encontram em planilhas eletrônicas que contêm dados sensíveis, produzidas semanalmente por suas unidades de negócio. Os outros 60% dos dados se encontram em alguns bancos de dados relacionais de sistemas de produção da organização. O tamanho da base é de moderado a pequeno, mas existe a necessidade de conformidade com normas de privacidade e confidencialidade dos dados. O objetivo do pipeline é fornecer insumos para um departamento que realiza análises de dados com métodos não supervisionados de aprendizagem de máquina para elaborar relatórios periódicos mensais. A organização está avaliando a construção de um Armazém de Dados (ETL) ou de um Lago de Dados (ELT).
A proposta de modelo adequada e corretamente justificada é:
- Armazém de Dados. Ambos os modelos são adequados, mas Lago de Dados tem maior latência até a carga (L) e custo maior;
- Armazém de Dados. Esse modelo possui menor latência até a carga (L) e, ao contrário do Lago de Dados, opera de forma eficiente com dados relacionais;
- Armazém de Dados. O processo ETL é mais adequado para o tratamento dos dados sensíveis e os casos de uso são bem conhecidos;
- Lago de Dados. Esse modelo possui menor latência até a carga (L) e permite a extração de dados semiestruturados e não estruturados;
- Lago de Dados. Esse modelo não necessita de hardware especializado e, ao contrário do Armazém de Dados, possibilita tarefas de aprendizado de máquina.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
A opção correta é o Armazém de Dados alimentado por ETL. Como a maior parte dos dados é estruturada (planilhas e bancos relacionais) e o volume é moderado, faz sentido aplicar transformação e limpeza antes do carregamento.
O processo ETL permite implementar regras de negócio, normalização e controles de qualidade de forma reprodutível, garantindo consistência dos atributos usados em análises mensais.
Para dados sensíveis, ETL possibilita aplicar pseudonimização, mascaramento e criptografia durante a etapa de transformação, reduzindo o risco de exposição de informações no repositório.
Além disso, o modelo de Data Warehouse oferece schema-on-write, governança e linhagem de dados essenciais para conformidade e relatórios confiáveis.
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