Assinale a opção que melhor descreve o principal objetivo da transformação de dados.
- A)Armazenar dados em seu formato bruto original para preservar a integridade.
Errada, porque armazenar o dado bruto sem alterações é ideia ligada à extração ou à preservação de origem, não à transformação.
- B)Converter dados de um formato ou estrutura para outro, a fim de adequá-los para análise ou uso em diferentes sistemas.
Certa, porque a transformação adapta o dado para outro formato, estrutura ou regra de uso, tornando-o apropriado para análise ou integração.
- C)Coletar dados de diversas fontes sem realizar nenhuma modificação.
Errada, porque coletar dados sem modificação descreve a extração, e não a transformação.
- D)Excluir dados redundantes somente para reduzir o tamanho do banco de dados.
Errada, porque excluir redundâncias pode fazer parte da limpeza de dados, mas não resume o objetivo principal da transformação.
- E)Avaliar e monitorar a qualidade, o desempenho e outras características dos dados.
Errada, porque avaliar e monitorar qualidade e desempenho trata de governança/qualidade de dados, não do objetivo central da transformação.
Gabarito: B
Em ETL, a etapa de transformação é a “cozinha” do dado: é quando você pega informações de fontes diferentes, com formatos, padrões e até qualidade variados, e ajusta tudo para que faça sentido no destino. Isso pode envolver converter tipos, padronizar datas, tratar nulos, remover duplicidades, unir campos e aplicar regras de negócio. Sem essa etapa, o dado até pode chegar ao sistema, mas chega meio bagunçado, e dado bagunçado costuma virar relatório torto. O objetivo principal da transformação é justamente adaptar os dados para uso analítico ou para consumo por outros sistemas. É a parte em que se garante que o conteúdo esteja coerente, compatível e útil para o que vem depois, como um data warehouse, um BI ou uma aplicação integrada. Em outras palavras: não basta trazer o dado, é preciso deixá-lo “falando a mesma língua”. Por isso, o gabarito é a letra B. Ela descreve corretamente a ideia central da transformação: converter dados de um formato ou estrutura para outro, para adequá-los à análise ou à integração. Isso está alinhado com a doutrina clássica de ETL, em que extract coleta, transform organiza e load carrega no destino. As outras alternativas confundem a transformação com outras etapas ou com tarefas acessórias. A banca FGV gosta muito dessa mistura de conceitos: ela troca extração por transformação, limpeza por carga e monitoramento por qualidade de dados. Se você lembrar que transformação é ajuste e adequação, já elimina quase todas as armadilhas.