Questão de Banco de Dados — Banco de Dados — FGV 2024
Banco de Dados›Banco de Dados
Código
fg099863
Banca
FGV
Órgão
TJ-RR
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Ciência de Dados e Analytics
A Analista Judiciária Bianca, ao verificar um conjunto de dados, identificou que alguns valores não eram condizentes com o domínio definido para aqueles dados, de acordo com o DAMA-DMBOK.Assinale a opção que apresenta a dimensão da qualidade de dados mais afetada nesse caso.
AConsistency.
BValidity.
CLegitimacy.
DReasonability.
EAccuracy.
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GabaritoB — Validity.
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”.
Qualidade de dados: Dimensão Validade (Validity)
Gabarito: letra B (Validity). A dimensão da qualidade de dados que avalia se os valores estão em conformidade com o domínio definido (regras, formato, tipo) é a Validade. A situação descrita — valores não condizentes com o domínio — afeta diretamente essa dimensão, e não a Acurácia, Consistência ou outras.
Dimensões da qualidade de dados: Validade (B) (Conformidade com o domínio, Regras, formato, tipo, faixa, Afetada quando valores fogem do domínio); Acurácia (E) (Representa a realidade, Verdade em relação ao mundo real); Consistência (A) (Coerência entre dados, Sem contradições); Legitimidade (C) (Conformidade com leis/regulamentos, Privacidade, licenças); Razoabilidade (D) (Plausibilidade no contexto)
Análise das alternativas
A) Consistency (Consistência): ❌ Incorreta. Consistência verifica se os dados são coerentes entre si (por exemplo, não contraditórios), não se os valores respeitam o domínio definido.
B) Validity (Validade): ✅ Correta. Refere-se exatamente à conformidade dos dados com as regras de domínio, como tipo, formato, faixa de valores, etc. É a dimensão mais afetada quando valores fogem do domínio esperado.
C) Legitimacy (Legitimidade): ❌ Incorreta. Está relacionada à conformidade com leis e regulamentos (privacidade, licenças), não ao domínio dos dados.
D) Reasonability (Razoabilidade): ❌ Incorreta. Avalia se os dados são plausíveis dentro do contexto de uso, mas não diretamente o domínio.
E) Accuracy (Acurácia): ❌ Incorreta. Acurácia mede o quão corretamente os dados representam a realidade, independentemente do domínio. Um valor pode ser inválido (fora do domínio) e ainda assim ser acurado (ex.: uma data que nunca existiu mas corresponde a um evento real? na verdade não, pois se é inválida, não pode ser acurada; mas o conceito é distinto).
NÃO CAIA NESSA!
A confusão mais comum é entre Validade e Acurácia. Lembre-se: validade = regras de domínio; acurácia = verdade em relação ao mundo real. Um dado válido pode ser inexato (ex.: data de nascimento 01/01/1900 é válida, mas pode estar errada). Um dado inválido (ex.: 31/02/2020) jamais pode ser considerado acurado, mas o problema principal é de validade.