A universidade YEDU implantou um sistema ERP (Enterprise Resource Planning) no final da década de 1990. Ao longo dos anos, foram feitas diversas customizações para atender novas demandas de negócio. Após um tempo, tornou-se evidente uma disparidade de dados na YEDU. Um mesmo aluno era visto em até seis sistemas. Para agravar ainda mais essa disparidade, os nomes e os atributos dos alunos foram preenchidos com diversos erros de digitação em cada sistema. Os sistemas de BI não possuíam recursos para mostrar uma visão única de cada aluno. A alta administração da YEDU decidiu então implementar um programa de Gestão e Governança de Dados. Para resolver o problema de repetições de dados de alunos na YEDU, o CDO (Chief Data Officer) definiu corretamente a seguinte abordagem:
- A)implantar uma plataforma de gestão de dados mestre, possibilitando a elaboração de uma base única de alunos a partir das informações mais representativas disponíveis em cada sistema, base única que servirá como uma nova fonte de dados aos sistemas de BI;
Correta: MDM cria uma base única de alunos a partir de múltiplas fontes e serve como fonte confiável para BI.
- B)implantar uma plataforma de gestão de dados de referência, possibilitando a elaboração de uma base única de alunos a partir das informações mais representativas disponíveis em cada sistema, base única que servirá como uma nova fonte de dados aos sistemas de BI;
Errada: dados de referência não são a categoria adequada para consolidar entidades centrais como alunos.
- C)implantar uma plataforma de gestão de dados mestre, possibilitando a elaboração de uma base única de alunos a partir das informações mais representativas disponíveis em cada sistema, base única que será usada para atualizar informações com falhas de digitação nos sistemas de origem;
Errada: MDM pode corrigir e consolidar dados, mas não é uma ferramenta para atualizar automaticamente todos os sistemas de origem.
- D)implantar uma plataforma de pareamento de dados estruturados, possibilitando a elaboração de uma base única de alunos a partir das informações mais representativas disponíveis em cada sistema, base única que será usada para atualizar informações com falhas de digitação nos sistemas de origem;
Errada: pareamento de dados estruturados não é a abordagem de governança indicada para criar uma visão mestre de alunos.
- E)implantar uma plataforma de pareamento de dados não estruturados, possibilitando a elaboração de uma base única de alunos a partir das informações mais representativas disponíveis em cada sistema, base única que será usada para atualizar informações com falhas de digitação nos sistemas de origem.
Errada: o problema envolve dados estruturados de cadastro acadêmico, não pareamento de dados não estruturados.
Gabarito: A
Quando uma organização passa a ter o mesmo dado espalhado em vários sistemas, com versões diferentes do mesmo registro, o problema deixa de ser de "cadastro bagunçado" e vira governança de dados. Nesse cenário, a solução clássica é a Gestão de Dados Mestre (Master Data Management, MDM), que busca criar uma visão única e confiável dos dados centrais do negócio, como aluno, cliente, produto ou fornecedor. A lógica do MDM é justamente consolidar informações vindas de várias fontes, identificar duplicidades, tratar conflitos e montar um registro mestre com os atributos mais confiáveis disponíveis. Isso explica por que a alternativa A está correta: a universidade tinha vários sistemas com o mesmo aluno repetido, com erros de digitação e sem visão única para BI. O MDM é feito para isso mesmo, quase como um "maestro" organizando instrumentos que tocavam músicas diferentes. Já a gestão de dados de referência trata de listas padronizadas e códigos de apoio, como estados, países, tipos de curso, status e classificações. Isso não resolve o problema central de duplicidade de alunos, porque aluno é dado mestre, não dado de referência. Em outras palavras: referência ajuda a padronizar o cenário; mestre identifica a entidade principal. A ideia de usar a base única para alimentar BI também faz sentido, porque BI depende de dados integrados e consistentes. Como fundamento conceitual, a prática de MDM é amplamente reconhecida em frameworks de governança e arquitetura de dados, como DAMA-DMBOK, que separa claramente master data de reference data. A banca costuma cobrar justamente essa diferença terminológica.