Questão FC374642
Durante a implementação de um novo sistema de BI, a Hemobrás identificou que sua base de dados transacional possui diversas inconsistências, incluindo valores nulos para a quantida
Bancos de Dados Dimensionais
Instituto Consulplan · 2025
Durante a implementação de um novo sistema de BI, a Hemobrás identificou que sua base de dados transacional possui diversas inconsistências, incluindo valores nulos para a quantidade de medicamentos distribuídos e registros duplicados de hospitais. Para garantir a qualidade dos dados antes de carregá-los em um data warehouse, a equipe de TI deve aplicar corretamente o processo de ETL. Qual das opções a seguir melhor descreve as etapas de extração, transformação e carga (ETL) necessárias para corrigir essas inconsistências antes da análise?
- Correção manual dos registros inconsistentes, garantindo que a equipe de TI revise todos os valores antes da extração para evitar que dados imprecisos sejam carregados.
- Armazenamento dos dados transacionais no data warehouse sem alterações, permitindo que a limpeza seja feita posteriormente pelos analistas de BI ao gerar os relatórios.
- Remoção de registros duplicados e tratamento de valores nulos na etapa de transformação, antes do carregamento no data warehouse, para assegurar a qualidade dos dados.
- Extração dos dados brutos da base transacional, seguida de um processo de carga direta no data warehouse para garantir que todas as informações originais sejam preservadas.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Na etapa de Transformação do processo ETL, aplica‑se a limpeza necessária antes de carregar no data warehouse. Isso inclui a remoção de duplicados por chave natural ou por regras de consolidação (identificar registros iguais ou semelhantes e manter o mais completo/recente).
Também ocorre o tratamento de valores nulos: definir políticas como imputação (média, valor padrão), preenchimento por regras de negócio, sinalização de ausência ou exclusão, conforme impacto analítico.
Além disso, validações e regras de integridade (tipos, formatos, cross‑checks) e o registro de erros/alterações garantem rastreabilidade. Só após essas correções o dado é carregado no data warehouse, assegurando a qualidade dos dados para análises confiáveis.
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