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Questão de Banco de Dados — Big Data — FGV 2025

Banco de DadosBig Data
Código
fg118910
Banca
FGV
Órgão
Prefeitura de Rio de Janeiro - RJ
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Gestor de Segurança Municipal
Em uma arquitetura de data lake, cada lago de dados (data pond) exerce uma função específica na maturação da informação. Essa estrutura permite armazenar e tratar grandes volumes de dados heterogêneos, provenientes de aplicações e tecnologias de gestão de segurança pública municipal.Considerando as características das camadas de um data pond, é correto afirmar que a camada
  1. Aanalógica (analog data pond) trabalha com a analogia de dados detalhando os conteúdos recebidos da camada bruta (raw data pond), criando links semânticos entre os dados para posterior encaminhamento à camada de dados arquivados.
  2. Bbruta (raw data pond) é o repositório focal de dados analíticos da organização, com informações originais, condicionadas e integradas, acessadas diretamente por usuários de negócio, e não seu ponto focal.
  3. Cde aplicação (application data pond) abriga dados recebidos por uma ou várias aplicações/sistemas, produzindo dados uniformemente estruturados e com valores relevantes ao contexto de negócio.
  4. Dde dados arquivados (archival data pond) recebe o primeiro nível de dados recém-coletados, a serem submetidos ao pré processamento para uso.
  5. Etextual (textual data pond) é destinada ao processo de tradução dos textos a serem enviados, reestruturando-os em vetores embeeded para armazenamento em data stores.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — de aplicação (application data pond) abriga dados recebidos por uma ou várias aplicações/sistemas, produzindo dados uniformemente estruturados e com valores relevantes ao contexto de negócio.

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”.

Arquitetura de Data Lake: Camadas de Data Pond

Gabarito: letra C. A alternativa C descreve corretamente a camada de aplicação (application data pond), que armazena dados já processados e estruturados para consumo por sistemas de negócio, alinhada ao conceito de maturação da informação em um data lake.

A questão aborda as camadas (data ponds) de um data lake, padrão arquitetural para armazenar grandes volumes de dados heterogêneos. Cada camada tem função específica no fluxo de dados, desde a ingestão bruta até o consumo analítico. A banca testa o conhecimento sobre a finalidade de cada pond.

  1. 1Raw pond (bruta)Dados originais, sem tratamento
  2. 2Curated pond (curadoria)Limpeza, links semânticos
  3. 3Application pond (aplicação)Estruturado, pronto para consumo
  4. 4Archival pond (arquivo)Dados históricos, baixa frequência
LEVEL · soulevel.com.br

Alternativa A — ❌ Incorreta

A camada analógica não é um conceito padrão em data lakes. A descrição de "criar links semânticos" e "detalhar conteúdos" corresponde tipicamente à camada de curadoria ou refinamento (curated pond), e não ao encaminhamento para arquivo.

Alternativa B — ❌ Incorreta

A camada bruta (raw data pond) armazena dados em seu formato original, sem transformações. Não é o repositório focal para análises – essa função cabe à camada curada ou ao data warehouse. Também não é comum que usuários de negócio acessem diretamente a raw pond.

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A camada de aplicação (application data pond) recebe dados de sistemas e aplicações, aplicando tratamento (limpeza, padronização) para gerar dados uniformemente estruturados e relevantes ao negócio. É a camada pronta para consumo por ferramentas de BI, dashboards e processos operacionais.

Alternativa D — ❌ Incorreta

A camada de arquivamento (archival data pond) destina-se a dados históricos ou de baixa frequência de acesso, e não ao primeiro nível de coleta. O primeiro nível é a raw pond (bruta), que recebe dados recém-coletados.

Alternativa E — ❌ Incorreta

A camada textual (textual data pond) não é um componente padrão. O processo de transformação de texto em vetores (embeddings) é uma técnica de NLP, não uma camada específica do data lake.

PEGA ESSA DICA!

Associe cada pond à fase de maturação: raw (original), curated (refinado), application (pronto para uso), archival (histórico). Em provas, desconfie de nomes não convencionais como "analógica" ou "textual" – são distratores.

Gabarito: letra C

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