Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — CESPE / CEBRASPE 2024
Banco de Dados›DW - Data Warehouse
Código
ce167445
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANTT
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Conhecimentos Específicos
Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, do tratamento e da visualização de dados, julgue o item que se segue.Em ETL, o armazenamento de dados pode ser feito em bancos de dados ou em data warehouse, mas não em data lakes, porque estes seguem um padrão diferente e, geralmente, armazenam seus dados por meio do armazenamento de objetos ou nos HDFS (hadoop distributed file systems).
CCerto
EErrado
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GabaritoE — Errado
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Processo ETL e Data Lakes
Gabarito: ERRADO (E). A afirmação está incorreta porque o processo ETL pode sim ter como destino um data lake, além de bancos de dados e data warehouses. A justificativa apresentada — de que data lakes seguem um padrão diferente e armazenam dados via objetos ou HDFS — é verdadeira, mas não impede que eles sejam alvo de pipelines ETL. Na prática, data lakes são amplamente utilizados para receber dados brutos ou semi-estruturados extraídos de diversas fontes, sendo uma etapa comum em arquiteturas modernas de Big Data.
O equívoco central está na exclusão categórica dos data lakes como destino do ETL. O processo de extração, transformação e carga é flexível e pode alimentar qualquer repositório de dados, incluindo data lakes. O próprio contexto do ETL, conforme descrito no material de apoio, menciona que a carga pode ser feita em um data warehouse ou simplesmente outro banco de dados — e um data lake se enquadra como um repositório de dados, embora com características diferentes (objet storage, HDFS).
1Banco de dados
2Data warehouse
3[+] Data lake
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NÃO CAIA NESSA!
A banca mistura uma descrição tecnicamente correta sobre data lakes (armazenamento em objetos ou HDFS) com uma conclusão falsa (que ETL não os utiliza). O candidato pode ser levado a acreditar que, por serem diferentes, data lakes não participam do ETL, quando na verdade são destinos comuns, especialmente para dados não estruturados.