Banco de Dados · FCC · 2020 | Questão sqc-fc058961

Banco de DadosDW - Data Warehouse

Código: fc058961
Banca: FCC
Órgão: AL-AP
Ano: 2020

Cargo: Analista Legislativo - Desenvolvedor de Sistemas

Para construir um Data Warehouse, algumas etapas e processos são necessários. Uma etapa é conhecida como ETL, que compreende as etapas de Extração, Transformação e Armazenagem de dados em Sistemas Específicos ou Armazéns de Dados. Essas etapas são constituídas de várias outras funções, processos e técnicas de data integration. Uma dessas funções chama-se Master Data Management − MDM e é responsável por

Amisturar os dados para criar um panorama virtual.
Bunir os dados para criar uma visão única deles, através de múltiplas fontes. Ela inclui tanto o ETL quanto capacidades de data integration, para misturar as informações e criar o “melhor registro”.
Cmonitorar e processar fluxos de dados e ajudar a tomar decisões mais rapidamente.
Dfornecer tanto agendamento em lote quanto capacidades em tempo real.
Ecriar um ambiente de testes onde os dados possam ser integrados, limpos e padronizados (por exemplo: SP e São Paulo, Masculino e M, Senhora e Sra. etc) além de verificar e remover dados duplicados.

Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — unir os dados para criar uma visão única deles, através de múltiplas fontes. Ela inclui tanto o ETL quanto capacidades de data integration, para misturar as informações e criar o “melhor registro”.

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”.

Master Data Management (MDM) no contexto de ETL

Gabarito: letra B. O Master Data Management (MDM) é responsável por unificar dados de múltiplas fontes, criando uma visão única e consistente (o "melhor registro"), integrando-se com processos de ETL e data integration. As demais alternativas descrevem conceitos correlatos, mas não o propósito central do MDM.

A questão cobra o conhecimento conceitual de MDM, uma disciplina essencial em projetos de Data Warehouse e BI. Diferentemente de ETL (que foca na extração, transformação e carga), o MDM gerencia dados mestres (clientes, produtos, fornecedores) para garantir consistência e evitar duplicidades.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Erro: confunde MDM com virtualização de dados. "Misturar os dados para criar um panorama virtual" é descrição de data virtualization, não de MDM.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Acerto: descreve exatamente o objetivo do MDM: unificar dados de múltiplas fontes, criar uma visão única (golden record) e integrar com ETL e data integration. É a definição padrão.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Erro: associa MDM a monitoramento e processamento de fluxos em tempo real para tomada de decisão. Isso é característico de soluções de streaming (CEP) ou BI operacional, não de MDM.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Erro: atribui ao MDM a capacidade de agendamento batch e tempo real. Isso é função de plataformas de integração (como talend, informatica), não específica de MDM.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Erro: descreve um ambiente de qualidade de dados (padronização, deduplicação). Embora o MDM inclua atividades de limpeza e padronização, seu foco principal é a governança e a visão única dos dados mestres, não a criação de um ambiente de testes.

PEGA ESSA DICA!

Para fixar: lembre que MDM cria o "registro de ouro" (golden record) a partir de múltiplas fontes, garantindo que um mesmo cliente, por exemplo, seja identificado de forma única em toda a organização. Já ETL é o processo de movimentação e transformação dos dados; Data Quality foca na limpeza; Virtualização unifica sem mover os dados.

Gabarito: letra B.

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