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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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. Gabarito: AFundamento decisivo: O ponto decisivo foi a afirmação de suficiência: a alternativa A trata validações de tipo e domínio na ingestão como se bastassem para garantir a qualidade integral do dado e dispensar checagens posteriores, o que extrapola seu alcance.Tema central: Escopo das validaçõesAnálise das alternativasACertaA alternativa A é incorreta porque validações de tipo e controle de domínio verificam conformidade e valores permitidos, mas não garantem sozinhas a integridade e a qualidade completas do dado nem eliminam a necessidade de checagens posteriores no pipeline.BErradaCorreta: validação de domínio verifica se o valor pertence ao conjunto, faixa ou condição permitida, como códigos de UF ou datas logicamente válidas.CErradaCorreta: consistência cruzada avalia a coerência entre campos do mesmo registro, como data de início e data de fim.DErradaCorreta: a detecção de duplicidades pode usar chaves compostas e, na ausência de identificador único confiável, correspondência aproximada.EErradaCorreta: checagens de integridade referencial identificam registros órfãos, o que pode indicar falha na ordem de carregamento ou ausência do registro pai.Pegadinha da questãoTomar validações iniciais de tipo e domínio como garantia total de qualidade, concluindo de forma indevida que não seriam necessárias verificações posteriores.Dica para questões semelhantesValidações de conformidade inicial não esgotam a गुणवत्ता de dados ao longo do pipeline.Sempre verifique se a alternativa afirma suficiência total ou dispensa de controles posteriores.Em qualidade de dados, separe domínio, consistência, duplicidade e integridade referencial.

Na gestão de qualidade de dados em pipelines de ingestão, a ...

Gabarito comentado

Gabarito: A

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