Questão FC890551
Joselito, um engenheiro de dados contratado pela empresa XPTO, foi encarregado de projetar e implementar a nova plataforma de Big Data da organização. Com o objetivo de acelerar a
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2026
Joselito, um engenheiro de dados contratado pela empresa XPTO, foi encarregado de projetar e implementar a nova plataforma de Big Data da organização. Com o objetivo de acelerar a disponibilização dos dados para os cientistas de dados e reduzir a burocracia inicial, Joselito configurou um Data Lake em nuvem e instruiu todas as áreas de negócio a realizarem a ingestão massiva de seus dados brutos, sem impor restrições de formato, sem validação de esquema na entrada e sem a implementação de um catálogo de metadados, confiando inteiramente na flexibilidade da abordagem Esquema na Leitura (Schema-on-Read).
Dois anos após a implementação, a diretoria da XPTO constatou que, apesar do alto custo de armazenamento, a iniciativa fracassou. O repositório contém petabytes de dados, mas os analistas não conseguem localizar as informações necessárias, não confiam na veracidade dos dados devido à falta de linhagem (lineage) e qualidade, e não conseguem discernir quais arquivos são atuais ou obsoletos.
No contexto da governança e arquitetura de dados, o termo técnico utilizado para descrever o estado em que se encontra o repositório criado por Joselito, caracterizado pela ausência de organização e curadoria, tornando-o um passivo em vez de um ativo, é:
- Data Silo;
- Dark Data;
- Data Mart;
- Data Mesh;
- Data Swamp.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
O termo correto é Data Swamp. Trata-se de um Data Lake que perdeu utilidade por falta de curadoria e governança, tornando-se um repositório confuso e de difícil uso.
Em um Data Swamp os dados são armazenados sem controle de formato, sem catálogo e sem validação, de modo que analistas não conseguem localizar nem confiar nas informações.
A ausência de linhagem e de indicadores de qualidade impede saber a origem e a confiabilidade dos registros. O resultado é alto custo de armazenamento e baixo valor analítico.
Prevenir a formação de um Data Swamp exige políticas de governança, catálogo de metadados, curadoria contínua, ciclo de vida dos dados e rastreabilidade.
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