A empresa Gama é uma varejista multinacional com operações ...

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Q3878706 Arquitetura de Software
A empresa Gama é uma varejista multinacional com operações em diversos países e vem enfrentando gargalos no acesso aos seus dados analíticos, de forma que tem dificultado a geração de um diferencial competitivo. Para que a equipe central de dados consiga atender às demandas específicas de cada país com a agilidade necessária, iniciou-se a abordagem de Data Mesh a partir da:
Alternativas

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Gabarito: E

Fundamento decisivo: O critério decisivo era identificar o modelo em que a responsabilidade pelos dados fica descentralizada nos domínios/unidades que os produzem. Como o enunciado pede uma forma de atender com agilidade demandas específicas de cada país, a alternativa correta é a que atribui a cada país a gestão dos seus próprios dados.

Tema central: Propriedade dos dados orientada a domínio e dados como produto no Data Mesh
Análise das alternativas
A
Errada
Está errada porque reduz Data Mesh a uma decisão tecnológica de integração, com microsserviços e APIs REST. Pela base, tecnologia isolada não define Data Mesh; o critério decisivo é a responsabilidade descentralizada dos dados pelos domínios e o tratamento dos dados como produto.
B
Errada
Está errada porque propõe consolidar tudo em um único data lake global para padronização, reforçando centralização. Isso contraria o princípio central do Data Mesh, que surge justamente para superar gargalos de estruturas centralizadas por meio de ownership orientado a domínio.
C
Errada
Está errada porque mantém squads de dados centralizados atendendo todas as unidades de negócio. Esse arranjo preserva o gargalo organizacional que o Data Mesh procura reduzir, já que a responsabilidade continua concentrada em uma equipe central.
D
Errada
Está errada porque, embora um catálogo de dados possa existir, a curadoria exclusiva da equipe de TI central é incompatível com o modelo de responsabilidade distribuída pelos domínios. Pela base, a lógica é de governança federada, não de monopólio central de curadoria.
E
Certa
A alternativa E está correta porque expressa o núcleo conceitual do Data Mesh: os domínios mais próximos da produção e do consumo dos dados assumem sua responsabilidade, e esses dados passam a ser tratados como produto. Isso envolve qualidade, documentação e compromissos explícitos de serviço, como SLAs. Portanto, a adoção começa pela descentralização do ownership dos dados para cada país/domínio, e não por uma ferramenta, um repositório único ou uma equipe central atendendo todos.
Pegadinha da questão
A confusão explorada foi tratar Data Mesh como solução tecnológica ou de centralização — microsserviços, APIs, data lake único ou catálogo central — quando seu diferencial decisivo é organizacional e operacional: ownership descentralizado por domínio e dados como produto.
Dica para questões semelhantes
  • Se a alternativa não trouxer ownership dos dados pelo domínio, desconfie de que não está descrevendo o núcleo do Data Mesh.
  • Não confunda tecnologias ou ferramentas de apoio com o princípio definidor do modelo; elas podem existir sem caracterizar Data Mesh.
  • Quando houver contraste entre equipe central atendendo todos e responsabilidade distribuída aos domínios, Data Mesh fica com a segunda opção.
  • Dados como produto exigem mais que armazenamento: envolvem documentação, qualidade e compromissos explícitos de serviço.

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Comentários

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letra e)

A abordagem de Data Mesh se baseia justamente em descentralizar a gestão de dados, atribuindo a responsabilidade aos domínios de negócio (no caso, cada país). Esses domínios passam a tratar os dados como produtos, com qualidade, documentação, governança e SLAs bem definidos.

As outras alternativas refletem abordagens mais centralizadas (como data lake único ou equipes centralizadas) ou apenas aspectos técnicos (como APIs), que não capturam o princípio fundamental do Data Mesh: ownership distribuído e orientado a domínio.

OBS: SLAs são compromissos formais que definem qualidade, disponibilidade e desempenho de um serviço

Se um país trata seus dados como produto, ele pode definir SLAs como:

  • Disponibilidade: dados disponíveis 99,9% do tempo
  • Atualização: dados atualizados até 2 horas após o fechamento do dia
  • Qualidade: menos de 1% de erro nos registros
  • Tempo de resposta: consultas respondidas em até 5 segundos

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