Questão de Banco de Dados — ETL (Extract Transform Load) — FGV 2025
Banco de Dados›ETL (Extract Transform Load)
Código
fg122146
Banca
FGV
Órgão
TCE-RR
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados
Sobre o processo de ETL (Extract, Transform, and Load), analise as afirmativas a seguir.I. A etapa de extração pode impactar negativamente o desempenho do sistema de origem, caso não seja planejada adequadamente, principalmente quando se trata de um grande volume de dados em tempo real.II. O Apache NiFi é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho de código aberto, frequentemente utilizado para criação de pipelines ETL complexos, em que o usuário deve utilizar a linguagem de programação Python.III. A etapa de transformação compreende tarefas como a limpeza, padronização e formatação dos dados, além de conversões de tipos de dados e agregações.Está correto o que se afirma em
AI, II e III.
BII e III, apenas.
CI e III, apenas.
DI, apenas.
EIII, apenas.
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GabaritoC — I e III, apenas.
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”.
ETL (Extract, Transform, Load)
Gabarito: C (I e III apenas). As afirmativas I e III descrevem corretamente características do processo ETL: a extração pode sobrecarregar as fontes se mal planejada (I), e a transformação engloba limpeza, padronização, formatação, conversões e agregações (III). Já a afirmativa II é falsa ao afirmar que o Apache NiFi exige o uso da linguagem Python, o que não é verdade, pois a ferramenta possui interface gráfica e suporte a múltiplos processadores sem obrigatoriedade de código.
Afirmativa
Conteúdo
Correção
Justificativa
I
A etapa de extração pode impactar negativamente o desempenho do sistema de origem, caso não seja planejada adequadamente, principalmente quando se trata de um grande volume de dados em tempo real.
✅ Correta
A extração de grandes volumes em tempo real pode sobrecarregar as fontes se não houver planejamento (ex.: horários de pico, extrações incrementais).
II
O Apache NiFi é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho de código aberto, frequentemente utilizado para criação de pipelines ETL complexos, em que o usuário deve utilizar a linguagem de programação Python.
❌ Incorreta
O NiFi possui interface gráfica e suporte a múltiplas linguagens (Java, Jython, JavaScript), não obrigando o uso de Python.
III
A etapa de transformação compreende tarefas como a limpeza, padronização e formatação dos dados, além de conversões de tipos de dados e agregações.
✅ Correta
A transformação inclui limpeza, padronização, formatação, conversão de tipos e agregações, preparando os dados para o destino.
1Extract
2Transform
3Load
LEVEL · soulevel.com.br
Item I — ✅ Correto
A extração de dados, especialmente de grandes volumes em tempo real, pode impactar negativamente o desempenho dos sistemas de origem se não houver um planejamento adequado (ex.: evitar horários de pico, utilizar extrações incrementais). Isso é uma preocupação real em projetos de ETL.
Item II — ❌ Incorreto
O Apache NiFi é uma plataforma de orquestração de fluxos de dados de código aberto, amplamente usada em pipelines ETL, mas não obriga o uso de Python. O NiFi oferece uma interface web para configuração visual dos fluxos (processadores, conectores) e suporta diversas linguagens como Java, Jython, JavaScript, entre outras. A afirmação de que "o usuário deve utilizar a linguagem de programação Python" é falsa.
Item III — ✅ Correto
A etapa de transformação no ETL é responsável por limpeza (tratamento de valores nulos, ruídos), padronização (formatos de data, endereços), formatação (conversão para o modelo de destino), conversão de tipos de dados e agregações (somas, médias). Essas tarefas preparam os dados para a carga no data warehouse ou outro destino.
Conclusão: Estão corretas apenas as afirmativas I e III, gabarito C.