Questão de Banco de Dados — Big Data — FADESP 2026
Banco de DadosBig Data
- Código
- qg669212
- Banca
- FADESP
- Órgão
- SEFAZ-PA
- Ano
- 2026
- Nível
- Superior
- Cargo
- Analista Fazendário
Em um pipeline de dados, o modelo ETL (Extract, Transform, Load) caracteriza-se pela realização das transformações antes da carga dos dados no sistema de destino, enquanto o modelo ELT (Extract, Load, Transform) adia as transformações para depois da ingestão dos dados em um ambiente analítico. Nesse contexto, a alternativa mais coerente com os impactos em escalabilidade, custo computacional e planejamento em cenários de big data é:
- AEm pipelines baseados em ETL, as transformações realizadas antes da carga exigem maior planejamento das regras de negócio, dos recursos computacionais intermediários e dos custos de processamento, especialmente quando o volume de dados é elevado.
- BO modelo ELT pressupõe que todas as transformações sejam simples e de baixo custo, pois a escalabilidade do ambiente analítico dispensa preocupações com uso de recursos computacionais.
- CEm ambientes de big data, o uso de ETL elimina a necessidade de planejamento prévio da infraestrutura, uma vez que as transformações são realizadas fora do sistema de destino, reduzindo custos operacionais.
- DA adoção de ELT inviabiliza práticas de governança e controle de qualidade, uma vez que dados brutos são carregados sem transformação prévia.
- EETL e ELT apresentam impactos equivalentes em termos de custo e desempenho, sendo a escolha entre eles determinada pela ferramenta de orquestração adotada.