Em um pipeline de dados, o modelo ETL (Extract, Transform, L...

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Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Analista Fazendário |

Q3968385 Banco de Dados

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:

Em 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.

O 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.

Em 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.

A adoção de ELT inviabiliza práticas de governança e controle de qualidade, uma vez que dados brutos são carregados sem transformação prévia.

ETL e ELT apresentam impactos equivalentes em termos de custo e desempenho, sendo a escolha entre eles determinada pela ferramenta de orquestração adotada.

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