Questão nº 83
Questão de Tecnologia da Informação · FGV CGE-SP 2025 (nº 83)
A Controladoria possui vários pipelines críticos que transportam dados de regulamentação fiscal. Uma mudança no schema da tabela de origem exigiu alterações no código SQL de transformação e nos metadados associados. A prática de DataOps exige que todas as alterações sejam rastreáveis e que seja possível reverter o pipeline para uma versão anterior de forma atômica.
No contexto do DataOps, assinale a opção que apresenta a combinação de práticas e ferramentas que garante a rastreabilidade de
I. código de transformação (SQL/ETL);
II. alterações no schema do DW; e
III. rollback, coordenação automatizada, em caso de falha de deployment.
- AUtilização de GIT para versionar o código do pipeline; aplicação de ferramentas de Versionamento de Banco de Dados para o schema; e orquestração CI/CD com estratégias de rollback automático. (alternativa correta)
- BAdoção de um Catálogo de Metadados para registrar o código de transformação; uso do Modelo Star Schema para o versionamento do schema; e restore do ambiente de Data Warehouse em caso de falha.
- CImplementação do Data Fabric e da técnica de Virtualização de Dados para evitar alterações no código de transformação; registro manual do schema no Glossário; e delegação da reversão ao Data Protection Officer.
- DUso de Kubernetes para orquestrar os containers do pipeline; dependência do Modelo Entity-Relationship para rastrear o schema do DW; e execução de Subconsultas Correlacionadas para validar a transformação dos dados.
- EAplicação de Self-Service Analytics para validar o código de transformação; utilização de TDD para o versionamento de schema do DW; e dependência de Triggers do SGBD para gerenciar a reversão atômica do deployment.
Resposta comentada
Gabarito Alternativa A
DataOps é uma abordagem que combina práticas de desenvolvimento de software (DevOps) com operações de dados para melhorar a qualidade, velocidade e colaboração na entrega de dados analíticos. A rastreabilidade e a capacidade de reverter (rollback) mudanças são pilares essenciais para garantir a confiabilidade dos pipelines de dados.
(A) Correta: A utilização de GIT (ou outro sistema de controle de versão) é a prática padrão para versionar e rastrear todas as alterações no código de transformação (SQL/ETL), permitindo saber quem, quando e o que foi alterado. A aplicação de ferramentas de Versionamento de Banco de Dados (como Flyway ou Liquibase) é a forma correta de gerenciar e rastrear as **alterações no schema do DW, garantindo que cada mudança seja controlada e reversível. A orquestração CI/CD com estratégias de rollback automático é fundamental para automatizar a implantação de novas versões e, em caso de falha, reverter de forma atômica para a versão anterior estável, garantindo a coordenação e a continuidade.
(B) Incorreta:** Um Catálogo de Metadados serve para documentar e descobrir dados, não para versionar o código de transformação. O Modelo Star Schema é uma técnica de design de Data Warehouse, não uma ferramenta para versionamento de schema. O restore do ambiente é uma medida de recuperação de desastres, não um rollback atômico e automatizado de um deployment específico.
(C) Incorreta: Data Fabric e Virtualização de Dados facilitam o acesso, mas não eliminam a necessidade de versionar o código de transformação existente. O registro manual no Glossário não oferece rastreabilidade ou versionamento de schema. O Data Protection Officer é responsável por privacidade de dados, não por reversão técnica de deployments.
(D) Incorreta: Kubernetes orquestra containers, mas não versiona o código dentro deles. O Modelo Entity-Relationship é para design de banco de dados, não para rastrear alterações de schema. Subconsultas correlacionadas são para manipulação de dados, não para gerenciar rollback de deployment.
(E) Incorreta: Self-Service Analytics é para análise de dados por usuários de negócio, não para versionamento de código. TDD (Test-Driven Development) é uma prática de desenvolvimento de software para garantir a qualidade do código, não para versionar schema. Triggers de SGBD são para lógica interna do banco de dados, não para gerenciar rollback atômico de deployments de pipelines inteiros.
Fonte: FGV CGE-SP 2025 Auditor Estadual de Controle - Tecnologia da Informação (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.