Questão nº 90
Questão de Tecnologia da Informação · FGV CGE-SP 2025 (nº 90)
O pipeline que carrega dados de execução orçamentária do sistema operacional para o Data Warehouse deve garantir que o volume de dados seja carregado no ambiente analítico de forma eficiente, seguindo todas as transformações já aplicadas.
Assinale a opção que apresenta a principal responsabilidade e o desafio da fase Load no processo ETL, especialmente em relação ao design de índice e particionamento da Tabela de Fato.
- ACriar e gerenciar a Cloud Platform onde o ETL será executado
- BDefinir as regras de limpeza e padronização (transformação) dos dados.
- CGerenciar a Consistência Externa Forte entre diferentes regiões geográficas.
- DIdentificar e extrair as alterações incrementais (deltas) da fonte de dados operacional (OLTP).
- ERealizar o carregamento dos dados transformados para o Data Warehouse e garantir que os mecanismos de otimização sejam utilizados. (alternativa correta)
Resposta comentada
Gabarito Alternativa E
O processo ETL (Extract, Transform, Load) é como uma fábrica de dados: ele extrai dados brutos de várias fontes, transforma-os para que fiquem limpos e padronizados, e por fim os carrega em um Data Warehouse para análise. A fase "Load" é a etapa final onde os dados já prontos são inseridos no destino.
(A) Incorreta: Criar e gerenciar a infraestrutura (como uma Cloud Platform) é uma responsabilidade de arquitetura e operações de TI, não da fase Load do ETL em si.
(B) Incorreta: Definir regras de limpeza e padronização é a essência da fase de Transformação (T do ETL), não da fase de Load.
(C) Incorreta: Gerenciar consistência externa forte entre regiões geográficas é um desafio complexo de sistemas distribuídos e replicação de dados, não a principal responsabilidade da fase Load em um pipeline ETL.
(D) Incorreta: Identificar e extrair alterações incrementais (deltas) é uma tarefa da fase de Extração (E do ETL), focada em buscar os dados da origem.
(E) Correta: A principal responsabilidade da fase Load é, de fato, carregar os dados já transformados para o Data Warehouse. O desafio é fazer isso de forma eficiente, utilizando mecanismos de otimização como o design de índice e o particionamento da Tabela de Fato, que são cruciais para o desempenho de consultas analíticas em grandes volumes de dados.
Fonte: FGV CGE-SP 2025 Auditor Estadual de Controle - Tecnologia da Informação (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.