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Um analista de dados foi encarregado de criar um painel interativo para monitorar o andamento de processos judiciais em um Tribunal de Justiça. A base de dados utilizada contém as seguintes informações:
• ID Processo: identificador do processo.
• Data Abertura: data de início do processo, no formato AAAA-MM-DD.
• Status: status atual do processo (“em andamento”, “finalizado” ou “arquivado”).
• Tempo Tramitacao: tempo total de tramitação do processo (em dias).
• Vara: nome da vara judicial responsável.
Para alcançar o objetivo, o analista seguiu as etapas a seguir:
1. Coleta: exportou os dados do sistema interno do Tribunal em formato CSV.
2. Tratamento: corrigiu inconsistências na variável ID_Processo e eliminou duplicatas.
3. Armazenamento: salvou a base tratada em um banco de dados SQL para posterior consulta.
4. Integração e visualização: conectou o banco de dados SQL ao Power BI, criando gráficos interativos que exibem, para cada vara judicial, a distribuição de processos por status e o tempo médio de tramitação.
Com base no contexto, é INCORRETO afirmar que:
A coleta de dados em formato CSV inviabilizou o uso direto do Power BI, exigindo um armazenamento prévio no banco de dados SQL.
O tratamento prévio dos dados foi necessário para garantir que as informações exibidas nos relatórios fossem confiáveis e consistentes.
A integração entre o banco de dados SQL e o Power BI dispensa a necessidade de atualização manual dos relatórios sempre que novos dados forem adicionados.
Os gráficos interativos criados no Power BI podem incluir filtros para que os usuários explorem, por exemplo, os dados por vara judicial e status dos processos.
O uso de um banco de dados SQL na etapa de armazenamento permite que os dados sejam acessados dinamicamente pelo Power BI para atualização dos relatórios.