Sobre o processo de ETL (Extract, Transform, and Load), analise as afirmativas a seguir.

I. A etapa de extração pode impactar negativamente o desempenho do sistema de origem, caso não seja planejada adequadamente, principalmente quando se trata de um grande volume de dados em tempo real.
II. O Apache NiFi é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho de código aberto, frequentemente utilizado para criação de pipelines ETL complexos, em que o usuário deve utilizar a linguagem de programação Python.
III. A etapa de transformação compreende tarefas como a limpeza, padronização e formatação dos dados, além de conversões de tipos de dados e agregações.

Está correto o que se afirma em

O processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) é fundamental para integrar dados provenientes de diferentes fontes em um data warehouse, viabilizando análises e tomada de decisões baseadas em informações consolidadas. Acerca do ETL, marque (V), para as afirmativas verdadeiras, e (F), para as falsas.

(__) O processo de transformação no ETL inclui atividades como limpeza, deduplicação e normalização dos dados para adequá-los ao modelo de destino.
(__) A etapa de extração no ETL sempre envolve a transferência de dados em tempo real, diretamente das fontes para o destino final.
(__) A etapa de carga no ETL pode ser realizada de forma incremental ou total, dependendo das exigências do negócio e da natureza dos dados.
(__) O ETL é projetado para... Ver mais

O analista Pablo está implementando várias rotinas de carga de dados no Data Warehouse do MPU. Pablo observou que os dados origem, que alimentam as principais dimensões, possuem sua própria chave de identificação.
Para não comprometer o uso dessas chaves com a sobreposição de chaves oriundas de outras fontes, Pablo deve implementar uma chave artificial por meio de um(a): 

A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.

No processo ETL, a etapa de transformação é responsável por aplicar as regras de adequação, convertendo os dados ao formato requerido pelo DW, garantindo sua consistência e usabilidade.

Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.

Na transformação avançada do ETL, a derivação de dados cria novos atributos ou métricas a partir de colunas existentes, usando cálculos complexos e funções analíticas para enriquecer o dataset e suportar análises preditivas e segmentações contextuais. 

Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.

A análise preditiva utiliza algoritmos estatísticos e modelos de machine learning para identificar padrões históricos nos dados e projetar tendências futuras, de forma a guiar decisões proativas e permitir a antecipação de cenários críticos para o negócio.

Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte.

A camada de ingestão de dados é responsável por coletar e carregar dados de diversas fontes para o data lake.

Julgue o item seguinte, relativo à ciência de dados.

Diferentemente do ETL (extração, transformação e carga), o ELT carrega os dados para que sejam manipulados em um data lake, que é um ambiente preparado para armazenar dados, estruturados e não estruturados, em larga escala.

Acerca de conceitos pertinentes à elaboração de banco de dados georreferenciados, julgue o item a seguir. Nesse sentido, considere que a sigla ETL, sempre que empregada, se refere a extract, transform and load. 

As ferramentas de ETL do modelo codesandbox consistem de softwares de interface model builder, que não permitem atuar nas informações geográficas a partir do conceito de objetos e(ou) geo-objetos, assim como das principais linguagens de programação em uso. 

Acerca de conceitos pertinentes à elaboração de banco de dados georreferenciados, julgue o item a seguir. Nesse sentido, considere que a sigla ETL, sempre que empregada, se refere a extract, transform and load. 

Na segurança de bancos de dados geoespaciais, o controle de acesso regula, porém não limita quem pode acessar, modificar e deletar dados sensíveis relacionados à localização geográfica. Para tal, uma estratégia eficiente de controle de acesso é a autorização granular.