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Durante a implementação de um novo sistema de BI, a Hemobrás identificou que sua base de dados transacional possui diversas inconsistências, incluindo valores nulos para a quantidade de medicamentos distribuídos e registros duplicados de hospitais. Para garantir a qualidade dos dados antes de carregá-los em um data warehouse, a equipe de TI deve aplicar corretamente o processo de ETL. Qual das opções a seguir melhor descreve as etapas de extração, transformação e carga (ETL) necessárias para corrigir essas inconsistências antes da análise?
Correção manual dos registros inconsistentes, garantindo que a equipe de TI revise todos os valores antes da extração para evitar que dados imprecisos sejam carregados.
Armazenamento dos dados transacionais no data warehouse sem alterações, permitindo que a limpeza seja feita posteriormente pelos analistas de BI ao gerar os relatórios.
Remoção de registros duplicados e tratamento de valores nulos na etapa de transformação, antes do carregamento no data warehouse, para assegurar a qualidade dos dados.
Extração dos dados brutos da base transacional, seguida de um processo de carga direta no data warehouse para garantir que todas as informações originais sejam preservadas.