Para integrar os dados de diversas fontes, Julia desenvolveu um ETL para executar ações sobre os dados como: extrair, limpar, agregar, transformar e carregar dados em um banco de dados destino visando apoiar análises históricas. Para implementar as ações sobre os dados em um ETL, Julia utilizou:
- A)steps e fluxos de dados;
Certa, porque steps e fluxos de dados são os elementos usados para montar e executar as transformações do ETL.
- B)repositório de metadados;
Errada, porque repositório de metadados armazena informações sobre os dados e o processo, mas não implementa as ações do ETL.
- C)sequências temporais;
Errada, porque sequências temporais são séries de dados no tempo, não um mecanismo de implementação de ETL.
- D)regras de associação;
Errada, porque regras de associação são técnicas de mineração de dados, usadas para descobrir relações entre itens, não para executar ETL.
- E)data mining.
Errada, porque data mining é análise e descoberta de padrões em dados, enquanto ETL é integração e tratamento dos dados.
Gabarito: A
ETL é o processo de integrar dados de várias fontes para levá-los a um ambiente de destino, normalmente um data warehouse ou banco analítico. A lógica é simples: extrair os dados, tratar o que vier sujo ou inconsistente, transformar o que for necessário e, por fim, carregar no destino. Em projetos reais, isso quase sempre acontece em etapas bem organizadas, com uma sequência de passos e com a movimentação dos dados entre essas etapas. É justamente aí que entram os steps e os fluxos de dados. Em ferramentas de ETL, os steps representam as tarefas executadas sobre os dados, como filtrar, converter, agregar ou validar, enquanto os fluxos de dados conectam essas tarefas e definem o caminho que os dados percorrem. Sem essa estrutura, o ETL vira uma sopa de operações sem ordem, e isso não ajuda ninguém, nem o analista, nem o banco de dados. Por isso, o gabarito é a letra A. A questão descreve ações típicas de processamento em ETL, e a ferramenta conceitual usada para implementá-las é exatamente a combinação de steps e fluxos de dados. Metadados ajudam a descrever e controlar o processo, mas não executam as transformações em si. As demais alternativas fogem totalmente da lógica de ETL, pois tratam de mineração de dados ou conceitos estatísticos, não de construção do fluxo de integração. Em provas, a banca costuma misturar ETL com termos de data mining e de modelagem, então vale guardar a ideia central: ETL é processo operacional de integração e preparação de dados, não análise inteligente dos dados já prontos.