Questão de Tecnologia da Informação · FGV CGE-SP 2025 (nº 95)

A Qualidade de Dados refere-se ao grau em que os dados são adequados para o uso pretendido, e as Dimensões da Qualidade de Dados são categorias que nos ajudam a avaliar e melhorar essa adequação.

• (A) Incorreta: Precisão (ou Acurácia) se refere ao quão correto e fiel o dado é em relação à realidade que ele representa. Um CPF nulo não é um CPF incorreto, é um CPF ausente.
• (B) Incorreta: Integridade de dados se refere à conformidade dos dados com regras de negócio, restrições de domínio e relacionamentos entre dados. Embora um campo NULL possa violar uma regra de integridade (como uma restrição NOT NULL), a dimensão primária violada pela ausência do dado em si, quando ele é esperado, é a completude. A pegadinha aqui é que a integridade é um conceito mais amplo que pode incluir a ausência de dados como uma violação de regra, mas a dimensão específica para a presença ou ausência é a completude.
• (C) Correta: Completude se refere ao grau em que todos os dados necessários estão presentes e não há valores ausentes ou incompletos. A ausência de um CPF (valor NULL) em um registro onde ele é fundamental para a identificação viola diretamente a completude dos dados.
• (D) Incorreta: Consistência se refere à conformidade dos dados com definições e regras, e à sua concordância entre diferentes sistemas ou ao longo do tempo. Não se trata de valores ausentes, mas de valores que se contradizem ou não seguem um padrão.
• (E) Incorreta: Tempestividade se refere ao quão atualizado o dado está e se ele está disponível no momento certo para o uso. A ausência de um valor não está relacionada à sua atualidade ou disponibilidade no tempo.