Questão de Ciência de Dados · FGV CVM 2024 (nº 8)

A qualidade de dados mede o quão bons os dados são para o uso pretendido. A dimensão da temporalidade (timeliness) refere-se à atualidade e à disponibilidade da informação no momento em que ela é necessária, ou seja, os dados precisam estar frescos e prontos para uso.

(A) Incorreta: Validade se refere a se os dados estão em um formato correto e seguem regras predefinidas (ex: um preço ser um número positivo), não à sua atualização.
(B) Incorreta: Correspondência (ou matching) trata da capacidade de associar registros de diferentes fontes que se referem à mesma entidade.
(C) Incorreta: Unicidade garante que não existam registros duplicados para a mesma entidade no conjunto de dados.
(D) Incorreta: Consistência se refere à ausência de contradições nos dados (ex: saldo bancário e extrato não batem). Embora dados desatualizados possam levar à inconsistência com a realidade, o problema central descrito é a demora na atualização, que é a definição de temporalidade. Armadilha da banca: Pode-se pensar que dados antigos são inconsistentes com a realidade, mas a raiz do problema é a falta de atualização em tempo hábil, não uma contradição interna nos dados em si.
(E) Correta: Temporalidade (ou timeliness) é a dimensão que avalia se os dados estão disponíveis e atualizados no momento em que são necessários, o que se encaixa perfeitamente na situação de preços que "demoravam para ser atualizados" para decisões diárias.