Questão FC375064
O termo “qualidade dos dados” designa as características relacionadas a dados considerados de alto padrão, assim como os procedimentos empregados para avaliar ou aprimorar tal qual
Gestão da Informação em TI
Instituto Consulplan · 2024
O termo “qualidade dos dados” designa as características relacionadas a dados considerados de alto padrão, assim como os procedimentos empregados para avaliar ou aprimorar tal qualidade. A qualidade dos dados é considerada elevada quando atende plenamente às expectativas e demandas dos usuários de dados. Quando essa finalidade não é atendida, ou é atendida de forma parcial, podemos classificar os dados como de baixa qualidade. Destaca-se que a qualidade dos dados está intrinsecamente vinculada ao contexto e às necessidades específicas dos consumidores de dados.
As técnicas de qualidade de dados são essenciais para garantir confiabilidade, consistência e utilidade dos dados em qualquer sistema ou aplicação.
Sobre as técnicas de qualidade de dados, relacione adequadamente as colunas a seguir.
1. Profiling.
2. Matching.
3. Deduplicação.
4. Data cleansing.
( ) Corrigir erros, preencher lacunas faltantes e padronizar dados para garantir consistência e exatidão.
( ) Coletar estatísticas ou resumos informativos sobre os dados coletados. Analisar e entender esses dados para identificar padrões, inconsistências e anomalias.
( ) Identificar e remover registros repetidos que representam a mesma entidade, garantindo que apenas uma instância de um registro específico seja mantida.
( ) Remove registros duplicados, simplificando o conjunto de dados e evitando redundâncias.
A sequência está correta em
- 1, 2, 4, 3.
- 4, 1, 3, 2.
- 3, 4, 2, 1.
- 2, 3, 1, 4.
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Gabarito
B
Comentário do professor
Sequência correta: 4, 1, 3, 2.
Data cleansing: corrigir erros, preencher lacunas e padronizar valores para garantir consistência e precisão. É a etapa operacional que transforma dados brutos em dados utilizáveis.
Profiling: coletar estatísticas e resumos (como distribuições, valores nulos, padrões) para entender estrutura, qualidade e anomalias dos dados antes de intervenções.
Deduplicação: identificar e eliminar instâncias repetidas dentro de um conjunto, mantendo apenas uma representação canônica de cada entidade.
Matching: técnica para localizar correspondências entre registros (mesmo quando formatos ou campos diferem), apoiando a fusão ou remoção de duplicatas e integração entre bases.
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