GabaritoE — Errado
❌ ERRADO. A afirmação está incorreta porque data lakes e data warehouses são soluções complementares, não excludentes. Data lakes armazenam dados brutos em seu formato original (schema-on-read), enquanto data warehouses armazenam dados processados, integrados e estruturados para suporte à tomada de decisão. Em ambientes de Big Data, ambos coexistem para diferentes finalidades: o data warehouse é ideal para BI tradicional e relatórios estruturados, enquanto o data lake é mais adequado para armazenamento flexível, machine learning e análises exploratórias.
Conforme o material de apoio, as características são distintas:
Característica | Data Warehouse | Data Lake |
|---|---|---|
Tipo de dados | Estruturados | Estruturados, semiestruturados e não estruturados |
Esquema | Definido na escrita (schema-on-write) | Definido na leitura (schema-on-read) |
Uso típico | BI tradicional | Big Data e Machine Learning |
Processamento | ETL | ELT |
Portanto, um não elimina o outro. A frase "eliminam completamente" é uma generalização indevida.
A banca usa o termo "eliminam completamente" para induzir o candidato a acreditar que data lakes substituem data warehouses. Na verdade, são arquiteturas complementares.
Gabarito: alternativa E (Errado).
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