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Banco de Dados · FGV · 2024

Questão comentada de Banco de Dados

As dimensões de qualidade de dados discutidas no DAMA-DMBOK2 descrevem características mensuráveis dos dados que ajudam a definir seus requisitos de qualidade. A dimensão que se refere ao grau em que os dados representam corretamente entidades da “vida real” é denominada

Gabarito: B

No DAMA-DMBOK2, qualidade de dados é tratada por dimensões que ajudam a medir se a informação presta mesmo para uso no mundo real. Cada dimensão olha para um aspecto diferente: se está completa, se não se repete, se faz sentido, se bate com a realidade etc. É como revisar um cadastro: não basta estar bonito na tela, ele precisa refletir a pessoa, o produto ou o fato real que ele representa. A dimensão pedida na questão é a de exatidão ou exatidão/precisão do dado em relação à realidade, chamada de accuracy. Ela verifica o grau em que os dados representam corretamente entidades da vida real. Em outras palavras: o dado pode até existir, mas se estiver errado, desatualizado ou com informação divergente do que realmente aconteceu, a qualidade cai. Isso é diferente de validity, que se relaciona ao cumprimento de regras e formatos esperados, de consistency, que olha a ausência de contradições entre bases ou campos, de uniqueness, que evita duplicidades, e de completeness, que verifica se não faltam dados importantes. A banca adora trocar esses conceitos entre si, então vale decorar a função de cada um. Por isso, o gabarito é B. No vocabulário do DAMA-DMBOK2, accuracy é justamente o grau em que os dados refletem corretamente a realidade que representam. Se o CPF existe, mas está digitado errado, ou se a data de nascimento está incorreta, o problema é de accuracy, não de mera formatação.

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