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Uma grande empresa pública de saúde enfrenta dificuldades para gerenciar seus dados ana...
Ano:
2026
Uma grande empresa pública de saúde enfrenta dificuldades para gerenciar seus dados analíticos. O modelo tradicional de Data Warehouse centralizado focado em tabelas altamente estruturadas e relacionais tornou-se muito rígido. Por outro lado, a implantação subsequente de um Data Lake gerou caos, acumulando arquivos de texto desestruturados e logs sem metadados, transformando-se em um Data Swamp. Buscando unificar o melhor dos dois mundos, o Analista de Dados propôs migrar para uma arquitetura de Data Lakehouse.
A principal característica arquitetural que define o conceito de Data Lakehouse, diferenciando-o das abordagens tradicionais isoladas de Data Warehouse e Data Lake é a
A
aplicação direta de suporte a transações ACID e governança de dados estruturados diretamente sobre arquivos em sistemas de armazenamento em formato aberto.
B
eliminação completa do uso de armazenamento em nuvem e retorno obrigatório a storages físicos locais DAS.
C
centralização obrigatória de todas as regras lógicas de transformação de dados dentro de triggers embutidas no kernel do SGBD.
D
substituição do protocolo HTTP/REST pelo uso exclusivo de mensageria assíncrona baseada em barramentos de hardware.
E
proibição do uso de ferramentas de Business Intelligence e dashboards automatizados na camada semântica de análise.