Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — FGV 2025
Banco de Dados›DW - Data Warehouse
Código
fg109067
Banca
FGV
Órgão
DPE-RO
Ano
2025
Nível
Médio
Cargo
Técnico em Informática - Classe A
Um dos processos importantes dentro de um DataWarehousing é o processo de ETL. Assinale a afirmativa correta a respeito desse processo.
AA extração é o primeiro passo no processo de inserção de dados no ambiente do data warehouse. Extrair significa transformar os dados para posterior manipulação.
BO sistema ETL agrega valor aos dados com tarefas de limpeza e conformidade, alterando e aprimorando os dados.
CPorque a missão principal da Extração no processo de ETL é transferir as tabelas de dimensão e fato na etapa de entrega.
DA transformação do processo de ETL cria um perfil de dados (data profiling) para descrever seu conteúdo, consistência e estrutura.
EUm de nossos objetivos da carga dos dados no processo de ETL é oferecer uma arquitetura abrangente para medição e, em última análise, controle da qualidade dos dados no data warehouse.
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GabaritoB — O sistema ETL agrega valor aos dados com tarefas de limpeza e conformidade, alterando e aprimorando os dados.
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 em Data Warehouse
Gabarito: letra B. O sistema ETL agrega valor aos dados por meio de tarefas de limpeza e conformidade, alterando e aprimorando os dados – essa é a essência da etapa de transformação, que prepara os dados para a carga no data warehouse. As demais alternativas contêm imprecisões conceituais, como confundir extração com transformação (A), atribuir à extração a transferência de tabelas dimensionais (C), afirmar que a transformação cria data profiling (D) ou imputar à carga o objetivo de controle de qualidade abrangente (E).
O processo ETL (Extração, Transformação e Carga) é o coração do data warehousing. A extração coleta dados de fontes diversas; a transformação realiza limpeza, padronização, enriquecimento e conformidade; a carga insere os dados transformados no data warehouse. A alternativa B descreve corretamente essa agregação de valor.
A afirmação erra ao dizer que "extrair significa transformar os dados". A extração é apenas a leitura e coleta dos dados brutos das fontes; a transformação é uma etapa posterior e distinta. A banca confunde as duas fases do ETL.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Correta. O ETL, especialmente na etapa de transformação, realiza limpeza (remoção de inconsistências, duplicatas), conformidade (padronização de formatos, códigos) e aprimoramento (agregações, cálculos). Isso agrega valor aos dados brutos, tornando-os aptos para análise no data warehouse.
Alternativa C — ❌ Incorreta
A missão principal da extração não é "transferir as tabelas de dimensão e fato na etapa de entrega". A extração antecede a transformação e a carga; a transferência das tabelas dimensionais e de fato ocorre na carga, após a transformação. A descrição mistura etapas e mascara a real função da extração.
Alternativa D — ❌ Incorreta
A transformação não "cria um perfil de dados" (data profiling). O data profiling é uma atividade de análise exploratória que ocorre antes ou durante a extração/transformação para entender a estrutura, qualidade e conteúdo dos dados. A transformação aplica regras de negócio, não gera profiling.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Afirmar que um dos objetivos da carga é "oferecer uma arquitetura abrangente para medição e controle da qualidade dos dados" é impreciso. A carga insere os dados transformados no data warehouse; o controle de qualidade é um processo contínuo e transversal, que envolve profiling, limpeza e governança, não é objetivo exclusivo da carga.