Na gestão de qualidade de dados em pipelines de ingestão, a aplicação de regras de validação e consistência é etapa essencial para assegurar que os dados disponibilizados nas camadas de consumo sejam confiáveis, completos e coerentes. O descumprimento dessas regras pode comprometer análises, relatórios e decisões de negócio suportadas pela plataforma de dados. Com base nas técnicas e conceitos de validação e consistência de dados, assinale a alternativa INCORRETA.

Question

A

A padronização de tipos de dados e o controle de domínio realizados durante a fase de ingestão garantem a integridade dos dados na camada de destino, dispensando a necessidade de checagens adicionais de qualidade nas camadas subsequentes do pipeline.

B

A validação de domínio verifica se os valores de um campo pertencem a um intervalo permitido, como checar códigos de UF ou datas lógicas.

C

Regras de consistência cruzada avaliam a coerência entre campos do mesmo registro, como datas de início e fim.

D

A detecção de duplicidades pode usar chaves compostas ou correspondência aproximada (fuzzy matching) quando não há identificador único.

E

Checagens de integridade referencial identificam registros órfãos, indicando falhas na ordem de carregamento das tabelas.

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Instituto Legalle · Accepted Answer

Alternativa [A] A padronização de tipos de dados e o controle de domínio realizados durante a fase de ingestão garantem a integridade dos dados na camada de destino, dispensando a necessidade de checagens adicionais de qualidade nas camadas subsequentes do pipeline.

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