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Na gestão de qualidade de dados em pipelines de ingestão, a aplicação de regras de validação e consistência é etapa essencial para assegurar que os dados disponibilizados nas camadas de consumo sejam confiáveis, completos e coerentes. O descumprimento dessas regras pode comprometer análises, relatórios e decisões de negócio suportadas pela plataforma de dados. Com base nas técnicas e conceitos de validação e consistência de dados, assinale a alternativa INCORRETA.
A padronização de tipos de dados e o controle de domínio realizados durante a fase de ingestão garantem a integridade dos dados na camada de destino, dispensando a necessidade de checagens adicionais de qualidade nas camadas subsequentes do pipeline.
A validação de domínio verifica se os valores de um campo pertencem a um intervalo permitido, como checar códigos de UF ou datas lógicas.
Regras de consistência cruzada avaliam a coerência entre campos do mesmo registro, como datas de início e fim.
A detecção de duplicidades pode usar chaves compostas ou correspondência aproximada (fuzzy malching) quando não há identificador único.
Checagens de integridade referencial identificam registros órfãos, indicando falhas na ordem de carregamento das tabelas.