letra A

A alternativa correta é a A) V – V – F.

Vamos analisar cada afirmativa.

1ª afirmativa

"Os Data Lakes fundamentam-se no conceito de schema-on-read, permitindo o armazenamento de dados em seu formato bruto sem a necessidade de uma estrutura rígida no momento da ingestão."

✅ Verdadeira (V)

Essa é uma das principais características de um Data Lake.

Os dados são armazenados como chegam (raw data).

Não é necessário definir previamente um esquema de dados.

O esquema é aplicado somente quando os dados são lidos e analisados, daí o termo schema-on-read.

Exemplos de dados armazenados:

tabelas relacionais;

arquivos CSV;

JSON;

XML;

imagens;

vídeos;

logs;

áudios.

2ª afirmativa

"Os Data Warehouses operam sob o modelo de schema-on-write, exigindo que os dados sejam transformados e estruturados conforme um esquema definido antes de sua carga e disponibilização para consulta."

✅ Verdadeira (V)

Essa também descreve corretamente um Data Warehouse.

No Data Warehouse:

existe um modelo de dados previamente definido;

antes de armazenar os dados, realiza-se o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga);

somente depois de estruturados os dados ficam disponíveis para consultas analíticas.

Esse conceito é chamado de schema-on-write.

3ª afirmativa

"Os Data Lakes são repositórios projetados exclusivamente para o armazenamento de dados não estruturados, sendo tecnicamente incompatíveis para dados estruturados provenientes de sistemas transacionais."

❌ Falsa (F)

Esta afirmativa está incorreta por dois motivos:

Data Lakes não armazenam exclusivamente dados não estruturados. Eles suportam:

dados estruturados;

semiestruturados;

não estruturados.

Não há incompatibilidade com dados estruturados. Pelo contrário, é muito comum armazenar dados de bancos relacionais, ERPs e sistemas transacionais em um Data Lake.

Resumo

Afirmativa

Resultado

Data Lake → schema-on-read

✅ V

Data Warehouse → schema-on-write

✅ V

Data Lake somente para dados não estruturados

❌ F

Sequência correta:

V – V – F

✅ Alternativa A.

Dica para provas

Uma forma rápida de memorizar:

Data Lake → Ler primeiro, estruturar depois → Schema-on-Read

Data Warehouse → Escrever já estruturado → Schema-on-Write

Essa distinção é uma das mais cobradas em provas de Engenharia de Dados, Big Data e Computação em Nuvem.

(V) Os Data Lakes fundamentam-se no conceito de schema-onread, permitindo o armazenamento de dados em seu formato bruto sem a necessidade de uma estrutura rígida no momento da ingestão.

(V) Os Data Warehouses operam sob o modelo de schema-onwrite, exigindo que os dados sejam transformados e estruturados conforme um esquema definido antes de sua carga e disponibilização para consulta.

(F) Os Data Lakes são repositórios projetados exclusivamente para o armazenamento de dados não estruturados, sendo tecnicamente incompatíveis para dados estruturados provenientes de sistemas transacionais.

Data Lake: dados estruturados, semi estruturados e não estruturados, schema on read/schemaless, mais flexível. São o destino da etapa Load o ELT.

Data Warehouse: apenas dados estruturados (regra), schema on write, menos flexível. São o destino da etapa Load do ETL.

Data Lakehouse: arquitetura moderna que combina e integram ambas as características

Resposta: A (V – V – F)

A distinção central entre Data Lake e Data Warehouse está em quando o esquema (schema) é aplicado aos dados: schema-on-read (Data Lake, estrutura definida apenas no momento da leitura/consulta) versus schema-on-write (Data Warehouse, estrutura definida e aplicada antes/durante a carga dos dados).

Análise item a item:

Item 1: VERDADEIRO - Data Lakes de fato se baseiam no conceito de schema-on-read: os dados são armazenados em seu formato bruto/original (estruturado, semi-estruturado ou não estruturado), sem exigir uma estrutura pré-definida no momento da ingestão. A estrutura/esquema só é aplicada posteriormente, no momento em que os dados são lidos/consultados para análise.

Item 2: VERDADEIRO - Data Warehouses operam sob o modelo schema-on-write: os dados passam por um processo de ETL (Extract, Transform, Load), sendo limpos, transformados e estruturados conforme um esquema rígido e pré-definido antes de serem carregados no ambiente de armazenamento, garantindo consistência e otimização para consultas analíticas estruturadas.

Item 3: FALSO - Aqui está o erro conceitual da questão. Data Lakes não são exclusivos para dados não estruturados. Pelo contrário, uma das principais características e vantagens dos Data Lakes é justamente sua flexibilidade para armazenar qualquer tipo de dado: estruturado (ex.: tabelas de bancos relacionais, arquivos CSV), semi-estruturado (JSON, XML, logs) e não estruturado (imagens, vídeos, áudios, texto livre). Tudo isso convivendo no mesmo repositório, em formato bruto. Afirmar que são "tecnicamente incompatíveis" com dados estruturados contraria diretamente essa característica fundamental e amplamente documentada dos Data Lakes.

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