Considere uma sociedade empresária hipotética, associada ao ...

A alternativa correta é E - Master Data Management.

Vamos entender a questão mais detalhadamente. A pergunta aborda uma situação em que duas organizações, uma sociedade empresária e o Ipea, precisam compartilhar dados de maneira eficiente e assegurar que esses dados sejam consistentes e precisos. Esse é um cenário clássico onde a governança de dados é essencial.

Para isso, é necessário um processo que garanta a integridade e a qualidade dos dados compartilhados, especialmente porque será utilizado um único registro para cada pessoa, local e objeto. Esse processo é conhecido como Master Data Management (MDM).

Master Data Management é uma tecnologia que envolve a criação de uma fonte confiável de dados principais única para todas as aplicações, sistemas e processos de negócios. Isso significa que tanto a sociedade empresária quanto o Ipea utilizarão os mesmos registros, eliminando duplicidades e inconsistências.

Agora, vamos justificar porque as outras alternativas são incorretas:

A - Big Data Analytics: Embora o Big Data Analytics seja uma ferramenta poderosa para analisar grandes volumes de dados e extrair insights, ele não é o processo adequado para garantir a consistência e precisão dos dados compartilhados entre duas organizações.

B - Data Quality Manager: O Data Quality Manager se concentra na qualidade dos dados, mas não abrange a criação de um registro único compartilhado entre várias entidades. Ele é uma parte importante do MDM, mas não o substitui.

C - Data Science Manager: O Data Science Manager está mais relacionado à análise de dados, machine learning e algoritmos para extrair valor dos dados. Não é diretamente relacionado à governança de dados e à criação de um registro único compartilhado.

D - Entity Manager Factory: Esta é uma terminologia mais associada ao desenvolvimento de software, particularmente em frameworks de persistência de dados como JPA (Java Persistence API). Não é relevante para governança de dados entre duas organizações.

Portanto, a alternativa E - Master Data Management é a correta, pois se refere precisamente ao processo de gerenciar dados principais de uma maneira que assegure a consistência e precisão, de acordo com o cenário apresentado na questão.

A alternativa correta para garantir a consistência e a precisão dos dados compartilhados entre a sociedade empresária e o Ipea no caso descrito é a E - Master Data Management (MDM).

Explicação:

O MDM é uma disciplina que visa gerenciar e controlar os dados mestres de uma organização, garantindo que sejam consistentes, precisos e confiáveis em todos os sistemas e departamentos. No contexto da sociedade empresária e do Ipea, o MDM pode ser aplicado da seguinte forma:

1. Definição de dados mestres:

• Entidades: Pessoas, locais e objetos.
• Atributos: Características relevantes de cada entidade, como nome, endereço, data de nascimento, etc.

2. Criação de um repositório central:

• Armazenamento único e confiável para todos os dados mestres.
• Integração com os sistemas da sociedade empresária e do Ipea.

3. Implementação de processos de governança:

• Definição de regras e responsabilidades para a gestão dos dados mestres.
• Garantia da qualidade, segurança e confidencialidade dos dados.

4. Utilização de ferramentas de MDM:

• Automatização de tarefas como a integração de dados, a deduplicação e a classificação.
• Melhoria da qualidade e da eficiência do gerenciamento de dados.

Benefícios do MDM:

• Melhoria da qualidade dos dados: Maior confiabilidade e precisão dos dados.
• Aumento da eficiência: Redução da redundância e do retrabalho.
• Melhoria da tomada de decisões: Baseada em dados precisos e confiáveis.
• Melhoria da colaboração: Compartilhamento de dados de forma segura e eficiente.

Relação com as outras alternativas:

• Big Data Analytics: Ferramenta para análise de grandes volumes de dados, não para gerenciamento de dados mestres.
• Data Quality Manager: Ferramenta para gerenciamento da qualidade de dados, mas não para gerenciamento de dados mestres.
• Data Science Manager: Profissional que gerencia projetos de ciência de dados, não para gerenciamento de dados mestres.
• Entity Manager Factory: Ferramenta para criação de entidades em sistemas de software, não para gerenciamento de dados mestres.

Master Data é um termo que se refere aos ‘dados mestre’, ou seja, as informações referenciais e mais usadas em uma organização.

Nesse sentido, Master Data Management nada mais é do que o processo relacionado à Gestão de Dados Mestres.

O objetivo dessa estratégia é organizar um conjunto de etapas que possibilite a identificação dos dados mestre e traga mais organização para essas informações, garantindo sua integridade e consistência.

Os processos de MDM envolvem, além de ferramentas, técnicas, conhecimentos, boas práticas e também profissionais para assegurar a qualidade dos dados.

Big Data Analytics:

• Refere-se à análise de grandes conjuntos de dados (big data) para extrair informações significativas e insights.
• Envolve o uso de técnicas avançadas de análise de dados, como machine learning, análise estatística e processamento de linguagem natural.
• O objetivo é descobrir padrões, tendências e correlações que não seriam facilmente identificados usando métodos tradicionais de análise de dados.
• As soluções de big data analytics geralmente lidam com volumes massivos de dados de diferentes tipos, incluindo estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Data Quality Manager:

• Um Data Quality Manager é responsável por garantir a qualidade dos dados em uma organização.
• Suas responsabilidades incluem definir padrões de qualidade de dados, estabelecer políticas e procedimentos para monitoramento e melhoria contínua da qualidade dos dados.
• Eles podem usar ferramentas de qualidade de dados para identificar e corrigir problemas, como inconsistências, duplicações, erros e falta de integridade nos dados.

Data Science Manager:

• Um Data Science Manager lidera equipes de cientistas de dados e analistas de dados em uma organização.
• Eles são responsáveis por supervisionar projetos de ciência de dados, definir estratégias e direções para análise de dados, e garantir que os objetivos comerciais sejam atendidos por meio da análise de dados.
• Além disso, eles podem colaborar com outras equipes, como engenharia de dados, desenvolvimento de software e negócios, para garantir a integração eficaz das soluções de ciência de dados.

Entity Manager Factory:

• Entity Manager Factory é um padrão de design usado em programação orientada a objetos para criar instâncias de gerenciadores de entidades (entity managers).
• É comumente usado em tecnologias de persistência de dados, como ORM (Object-Relational Mapping), para gerenciar o ciclo de vida de objetos de domínio e sua persistência em um banco de dados.

Master Data Management (MDM):

• Master Data Management é uma disciplina que envolve a gestão centralizada e coordenada dos dados mestres de uma organização.
• Os dados mestres são informações críticas que são compartilhadas e usadas em toda a organização, como informações de clientes, produtos e fornecedores.
• O MDM envolve a criação, manutenção e governança desses dados para garantir sua precisão, consistência e integridade em todos os sistemas e processos da organização.

• Correto: O Master Data Management (MDM) é o processo que garante a consistência, precisão e unificação de dados mestres em uma organização. No cenário apresentado, onde um único registro para cada pessoa, local e objeto deve ser compartilhado entre duas organizações, o MDM é a solução apropriada. Ele centraliza os dados críticos para garantir que todos os sistemas compartilhem a mesma versão dos dados mestres, evitando duplicidades e inconsistências.