Para tomar decisões diárias, o analista João precisa consultar o preço de diversas ações do mercado financeiro, bem como outros dados da CVM. Contudo, ao acessar o ambiente de BigData da CVM, João verificou que os preços das ações desse ambiente demoravam para ser atualizados.João procurou o arquiteto de BigData da CVM para tratar a dimensão da qualidade de dados denominada:
Avalidade (validity);
Bcorrespondência (matching);
Cunicidade (uniqueness);
Dconsistência (consistency);
Etemporalidade (timeliness).
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GabaritoE — temporalidade (timeliness).
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Qualidade de dados: dimensão temporal
Gabarito: letra E. A demora na atualização dos preços das ações evidencia um problema de atualidade ou tempestividade dos dados, ou seja, a dimensão da qualidade de dados denominada temporalidade (timeliness). As demais alternativas referem-se a outras dimensões (validade, correspondência, unicidade, consistência) que não se aplicam diretamente ao atraso na atualização.
A banca testa o conhecimento das dimensões da qualidade de dados, especialmente a que está relacionada ao tempo e à atualização. O caso concreto descreve que os preços demoravam para ser atualizados, o que remete diretamente à temporalidade.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Validade (validity) refere-se à conformidade dos dados com regras ou padrões predefinidos (ex.: formato, tipo, faixa de valores). Não está relacionada ao atraso na atualização.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Correspondência (matching) diz respeito à identificação e vinculação de registros que se referem à mesma entidade (ex.: linkage de dados). Não aborda o tempo de atualização.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Unicidade (uniqueness) garante que não haja duplicatas indevidas nos dados. Não tem relação com a demora na atualização.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Consistência (consistency) assegura que os dados não apresentem contradições entre si (ex.: integridade referencial). Ignora o aspecto temporal.
Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Temporalidade (timeliness) mede o grau em que os dados estão atualizados e disponíveis no momento necessário. O atraso na atualização dos preços das ações é um problema clássico de falta de temporalidade.
SE LIGUE NESSA!
A dimensão temporalidade é um dos atributos da qualidade de dados mais críticos em ambientes de Big Data, onde a velocidade de geração e consumo de dados é alta.