Um data warehouse (DW), via de regra, possui grande quantid...

Alternativa correta: C

Para entender a resposta correta, é necessário conhecer o processo de ETL, que é uma sigla para Extract, Transform, Load. Esse processo é fundamental na construção e manutenção de um Data Warehouse (DW). As ferramentas de ETL cumprem funções específicas dentro desse processo:

• Extract (Extração): Refere-se ao processo de leitura e extração de dados de diversas fontes, podendo ser tanto homogêneas quanto heterogêneas.
• Transform (Transformação): Nesta etapa, os dados extraídos passam por um processo de limpeza, padronização, consolidação e, se necessário, reformatação. Esse passo é essencial para garantir a qualidade e a integridade dos dados que serão carregados no DW.
• Load (Carga): Refere-se ao processo de escrever os dados transformados e preparados para o DW.

A alternativa C está correta porque reflete de maneira precisa a função das ferramentas de ETL dentro do contexto de um DW. De fato, estas ferramentas são projetadas para realizar a extração dos dados das fontes originais, aplicar as transformações necessárias - como limpeza e reformatação - e, finalmente, carregar os dados já tratados no Data Warehouse, de modo que estejam prontos para análise e geração de insights de negócios.

E- Extração, coleta, captura de dados (Base temporária, área de transição)

T- tratamento, limpeza, correção de possíveis erros, padronização.

L- Armazenamento- Após coletados são transferidos para o DW

Aguente Firme... Só os Fortes sobrevivem

#PartiuPCDF

GABARITO: LETRA C

O ETL (do inglês Extraction, Transform and Load) é um procedimento realizado em dados provenientes de diferentes fontes (bancos transacionais, usualmente) antes de serem carregados nos Data Warehouses e Data Marts. Como o próprio nome indica, é dividido em três fases:

• Extrair: aqui os dados são extraídos das diversas fontes;
• Transformar: muitos autores incluem dentro desta etapa o processo de limpeza e preparação. Aqui são tratadas inconsistências e os dados são padronizados;
• Carregar: nesta etapa, os dados são carregados nos repositórios dos Data Warehouses e Data Marts.

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