Title: Análise de Dados / Dama DMBOK
Tags: Análise_de_Dados Resumo
On every note of this deck, unless a note says otherwise:
tldr: - Dados são ativos centrais, mas muitas organizações não os tratam como asset; o DAMA DMBoK é um framework/guia para Gestão de Dados (com foco aqui em pontos cobrados em concursos).
- O DMBoK se organiza por estruturas visuais:
- DAMA Wheel: áreas de conhecimento, com Governança de Dados no centro.
- Hexágono dos fatores ambientais: pessoas, processos e tecnologia orientados a objetivos do negócio.
- Diagramas de contexto (SIPOC + PDOC): descrevem cada área por Plan, Develop, Operate, Control.
- Pirâmide DMBoK (maturidade) em 4 fases:
1) adoção de sistemas/bancos + integração inicial; 2) desafios de qualidade exigem metadados e arquitetura;
3) disciplina em qualidade/metadados/arquitetura requer governança; 4) avanço analítico (benefícios e capacidade de análise).
- Gestão de dados: desenvolver/executar/supervisionar planos, políticas e práticas para entregar, proteger e aumentar o valor dos dados ao longo do ciclo de vida; base conceitual DIKW (Dados→Informação→Conhecimento→Sabedoria).
- Princípios-chave do DMBoK (cobrados em prova): requer compromisso; dados têm valor econômico; requisitos de dados são requisitos de negócio; depende de múltiplas habilidades/perspectivas; é gestão do ciclo de vida e de riscos.
- Valoração de dados (data valuation): medir valor é difícil, mas pode considerar custo de reposição, impacto da perda, custo de mitigação de risco, benefícios de alta qualidade, preço para concorrentes e receita potencial por uso inovador.
- Ciclo de vida dos dados (iterativo): planejar → projetar/habilitar → criar/obter → armazenar/manter → usar/melhorar → descartar; pontos críticos: criação e uso; qualidade/segurança/metadados devem ser geridos continuamente.
- 11 Áreas de Conhecimento (escopo do DMBoK): Governança, Arquitetura, Modelagem/Design, Armazenamento/Operações, Segurança, Integração/Interoperabilidade, Documentos/Conteúdo, Dados Mestres/Referência, DW/BI, Metadados, Qualidade.
- Ética em dados: vai além do legal (ex.: LGPD); foca impacto nas pessoas, potencial de mau uso e valor econômico; destaque para viés (bias) e seus tipos (pressão por resultado, uso tendencioso, intuição/seleção, amostragem tendenciosa, contexto/cultura).
- Governança de Dados: autoridade/controle/decisão sobre dados; define políticas, padrões, responsabilidades, compliance; modelos de implantação centralizado, replicado, federado; papéis incluem CDO/CIO.
- Data Steward: accountability operativa sobre dados/metadados/regras de qualidade/incidentes; atua “em nome” da organização na propriedade e uso adequado dos dados.
- Arquitetura de Dados: blueprint para alinhar dados à estratégia; inclui o Enterprise Data Model (EDM) (modelos conceituais/lógicos + modelos por aplicação + definições/mapeamentos/regras).
- Modelagem de Dados: processo iterativo (conceitual, lógico, físico); padrões citados: relacional, dimensional, OO, fact-based, time-based, NoSQL; diferença importante: conceitual (entidades/relacionamentos) vs lógico (atributos, chaves, restrições); inclui modelo canônico para dados em trânsito.
- Data profiling: inspeção estatística/estrutural para detectar anomalias e problemas (não explica causa raiz); útil para estrutura, conteúdo, relacionamentos e outliers.
- Armazenamento e Operações: design/implantação/suporte para maximizar valor; papel forte do DBA; conceito de instância; arquiteturas de BD: centralizada, distribuída e federada; princípios ACID e BASE.
- Termos de operação comuns em prova:
- Purging: remoção completa e irrecuperável (reduz custo/risco).
- Replicação: ativa vs passiva; horizontal vs “vertical” (dispersão geográfica, conforme texto).
- Sharding: particionamento horizontal (linhas), melhora escalabilidade e tolerância a falhas.
- Segurança de Dados: autenticação/autorização/acesso/auditoria; diferença entre vulnerabilidade, ameaça e risco; classificação por risco: CRD/HRD/MRD; mascaramento (persistente vs dinâmico) e técnicas (substituição, embaralhamento, variação temporal/valor, exclusão, randomização, criptografia etc.).
- Integração e Interoperabilidade: movimentar/consolidar dados e permitir comunicação entre sistemas; destaque para ESB e Data as a Service (DaaS) (dados sob demanda via cloud/APIs/SQL).
- Documentos e Conteúdo: gerir dados fora de BD relacional (não estruturados/semiestruturados); metadados são críticos; conceito de ontologia (ex.: RDF Schema) para semântica/interoperabilidade.
- Dados Mestres e Referência (MDM/RDM): garantir consistência e “single source of truth”; tipos dentro do “mestre” incluem referência, estrutura empresarial e estrutura de transações; desafio central: resolução de entidade/identidade; matching determinístico vs probabilístico e riscos (falsos positivos/negativos).
- DW/BI: Data Warehouse é ecossistema (coleta/limpeza/transformação/armazenamento); EDW centralizado para BI corporativo; dados atômicos e agregados (persistentes ou em views); Self-service BI via portal governado (dashboards, relatórios ad hoc, colaboração).
- Metadados: não só “dados sobre dados”; incluem regras, processos, estruturas e relacionamentos; tipos principais: descritivos, estruturais, administrativos (além de negócio/técnicos/operacionais); dicionário de dados e arquiteturas: centralizada, distribuída, híbrida, bidirecional/federada.
- Qualidade de Dados: tema mais recorrente; programa contínuo (tipo “programa”, não “projeto”); princípios: criticidade, ciclo de vida, prevenção, causa raiz, governança, padrões, medição/transparência, embutido no processo, aplicação sistemática, ligado a SLA.
- Dimensões de qualidade: completude, unicidade, oportunidade (timeliness), validade, acurácia/precisão, consistência; dimensões pragmáticas por perguntas: usabilidade, tempo, flexibilidade, confiança, valor.
- Processos de qualidade/processamento: limpeza (cleansing), enriquecimento, parsing/formatação, transformação/padronização; data lineage rastreia origem, transformações, fluxo e uso dos dados ao longo do ciclo de vida.
link: https://documentacao.online/estudos/9j5o.html
title: Dama DMBOK

front: (Inédita/Prof. Felipe Mahtias) Acerca dos conceitos prescritos no DAMA DMBOK, julgue o item subsequente: Uma das formas de se avaliar o valor de um dado é o custo envolvido na mitigação dos riscos associados à manutenção desses dados.
response: Certo
comment: Perfeito! Essa é uma das formas de se avaliar o seu valor. (Gabarito: Certo)
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back: Certo - Perfeito! Essa é uma das formas de se avaliar o seu valor. (Gabarito: Certo)

front: (CEBRASPE/CAU BR/2024) Acerca de administração de SGBD e governança de dados, julgue o próximo item. De acordo com o DAMA Wheel, a área de arquitetura de dados oferece orientação e supervisão para o gerenciamento de dados.
response: Errado
comment: Quem fornece orientação e supervisão para o gerenciamento de dados é a governança de dados, não a arquitetura de dados. (Gabarito: Errado)
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back: Errado - Quem fornece orientação e supervisão para o gerenciamento de dados é a governança de dados, não a arquitetura de dados. (Gabarito: Errado)

front: (CEBRASPE/SERPRO/2021) Julgue o item a seguir, relativos à qualidade de dados. A acurácia na qualidade de dados está diretamente associada à de duplicação, uma vez que indica que há exclusividade da fonte de dados e de suas entidades, de forma a garantir a precisão dos dados na vida real.
response: Errado
comment: Questão interessante - cobrando a acurácia de acordo com o General Data Protection Regulation (GDPR), basicamente a LGPD da Europa. Veja os princípios que ela traz: Podemos ver que a acurácia se refere à exatidão nos dados, não à duplicação - por isso, o item está incorreto. (Gabarito: Errado)
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back: Errado - Questão interessante - cobrando a acurácia de acordo com o General Data Protection Regulation (GDPR), basicamente a LGPD da Europa. Veja os princípios que ela traz: Podemos ver que a acurácia se refere à exatidão nos dados, não à duplicação - por isso, o item está incorreto. (Gabarito: Errado)

front: (Inédita/Prof. ) Julgue o item subsecutivo, acerca da governança de dados. A Governança de Dados numa abordagem centralizada se orienta em um órgão central de governança, que coordena as diferentes divisões de unidades de negócio.
response: Errado
comment: Cuidado! Na abordagem centralizada não temos divisões em unidades - temos uma única unidade. A questão descreve, na verdade, a organização federada para governança de dados. (Gabarito: Errado)
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back: Errado - Cuidado! Na abordagem centralizada não temos divisões em unidades - temos uma única unidade. A questão descreve, na verdade, a organização federada para governança de dados. (Gabarito: Errado)

front: (CEBRASPE/SERPRO/2021) Em uma organização, foram elencadas as seguintes necessidades:
I identificar os data stewards como parte da governança de dados e do planejamento da gestão dos dados;
[...]
A partir da situação hipotética apresentada, julgue o item a seguir, relativos à governança de dados.
Atender a necessidade I é importante, pois os data stewards são responsáveis, dentro da área de negócios, pelo controle e uso dos dados, assim como pela gestão dos metadados, que são elementos que ajudam a entender os objetos, a sua composição e seu relacionamento.
response: Certo
comment: Perfeito! Os Data Stewards são os responsáveis pelo controle e o uso dos dados, envolvendo, em suas atividades, a criação e o gerenciamento de metadados. (Gabarito: Certo)
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back: Certo - Perfeito! Os Data Stewards são os responsáveis pelo controle e o uso dos dados, envolvendo, em suas atividades, a criação e o gerenciamento de metadados. (Gabarito: Certo)

front: (CEBRASPE/SECONT ES/2022) Considerando o DMBOK, julgue o item subsequente, a respeito de técnicas em qualidade de dados. Profiling data ajuda a identificar problemas, mas não identifica a sua origem nem determina o seu impacto nos processos de negócios.
response: Certo
comment: A alternativa está correta! O profiling faz um exame, uma análise dos dados - mas ele não busca identificar origem, impactos nem nada mais detalhado. (Gabarito: Certo)
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back: Certo - A alternativa está correta! O profiling faz um exame, uma análise dos dados - mas ele não busca identificar origem, impactos nem nada mais detalhado. (Gabarito: Certo)

front: (FGV/TJ MS/2024) A analista Elizabeth está trabalhando no levantamento das bases de dados do TJMS para conhecer a estrutura e o conteúdo dessas bases. Elizabeth precisa levantar informações como: quantidade de tabelas, quantidade de registros, valores válidos, formatos dos dados, restrições de integridade, entre outros. Para isso, Elizabeth deve utilizar uma ferramenta de:
a) ETL;
b) lineage;
c) profiling;
d) modelagem;
e) indexação.
response: Letra C
comment: Elizabeth está traçando os perfis dos dados - registros, valores, formatos, restrições, valores aberrantes, entre outros. Esse processo é chamado de data profiling, uma das etapas da análise exploratória dos dados. (Gabarito: Letra C)
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back: Letra C - Elizabeth está traçando os perfis dos dados - registros, valores, formatos, restrições, valores aberrantes, entre outros. Esse processo é chamado de data profiling, uma das etapas da análise exploratória dos dados. (Gabarito: Letra C)

front: (VUNESP/Pref. SP/2023) Nos processos de ingestão, exportação e limpeza de dados, umas das possíveis técnicas a serem aplicadas é a de data profiling, ou criação de perfil de dados. Acerca desta técnica, assinale a alternativa correta sobre uma das finalidades principais de sua aplicação.
a) Criação de agrupamentos (clusters) de dados.
b) Ingestão de um conjunto dados em lote (batch).
c) Remoção automática de dados anômalos (outliers).
d) Criação de metadados e análise estatística sobre dados.
e) Ingestão de fluxo (streaming) de dados.
response: Letra D
comment: No profiling, criamos perfis dos dados a partir de um entendimento deles. Entendemos a estrutura, envolvendo relacionamentos, atributos e outros, para melhor traçar os objetivos desses dados. Nesse processo, é possível a criação de metadados - embora não seja uma regra o pertencimento a essa etapa. Portanto, a alternativa correta é a letra D. (Gabarito: Letra D)
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back: Letra D - No profiling, criamos perfis dos dados a partir de um entendimento deles. Entendemos a estrutura, envolvendo relacionamentos, atributos e outros, para melhor traçar os objetivos desses dados. Nesse processo, é possível a criação de metadados - embora não seja uma regra o pertencimento a essa etapa. Portanto, a alternativa correta é a letra D. (Gabarito: Letra D)

front: (Inédita/Prof. ) Acerca dos conceitos gerais de gestão de dados, julgue o item abaixo. O modelo hierárquico, baseado em uma estrutura em árvore, fornece maior controle quanto a sua estrutura quando comparado com modelos relacionais.
response: Certo
comment: Como vimos acima, de fato o modelo hierárquico fornece um controle maior. (Gabarito: Certo)
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back: Certo - Como vimos acima, de fato o modelo hierárquico fornece um controle maior. (Gabarito: Certo)

front: (CESGRANRIO/IPEA/2024) Para melhorar o processamento de grandes volumes de dados através de computação paralela ou distribuída, pode-se utilizar sharding, técnica que divide os dados em partes menores, chamadas shards. Essas partes são normalmente armazenadas em diferentes nós, ou sítios, de processamento em um sistema distribuído. O sharding é necessário para garantir a
a) privacidade dos dados
b) eficiência do processamento de dados
c) disponibilidade dos dados em caso de falha de um nó
d) escalabilidade do sistema de processamento de dados
e) consistência dos dados em caso de alteração de um shard
response: Alternativa D
comment: O principal objetivo do sharding é dar mais escalabilidade e tolerância a falhas, ao inserir o paralelismo - seja entre diferentes nós, seja em uma mesma unidade computacional visando captar o potencial ocioso do sistema. Vamos analisar cada alternativa. a) Errado. O sharding não se relaciona com a privacidade dos dados. b) Errado. A eficiência no processamento pode ser alcançada sem sharding - por isso não podemos dizer que ele é necessário para isso. c) Errado. O sharding habilita a tolerância a falhas, não a disponibilidade - já que cada shard é autônomo, uma falha eventual em um dos nós continuaria deixando esse dado indisponível. d) Certo. Esse é um dos objetivos do sharding. e) Errado. A consistência não é garantida a partir do sharding.
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back: Alternativa D - O principal objetivo do sharding é dar mais escalabilidade e tolerância a falhas, ao inserir o paralelismo - seja entre diferentes nós, seja em uma mesma unidade computacional visando captar o potencial ocioso do sistema. Vamos analisar cada alternativa. a) Errado. O sharding não se relaciona com a privacidade dos dados. b) Errado. A eficiência no processamento pode ser alcançada sem sharding - por isso não podemos dizer que ele é necessário para isso. c) Errado. O sharding habilita a tolerância a falhas, não a disponibilidade - já que cada shard é autônomo, uma falha eventual em um dos nós continuaria deixando esse dado indisponível. d) Certo. Esse é um dos objetivos do sharding. e) Errado. A consistência não é garantida a partir do sharding.

front: (FGV/TCE TO/2022) Um setor de atendimento ao cliente por telefone utiliza o sistema eSAC como suporte para suas atividades. No banco de dados utilizado pelo eSAC, o número do Cadastro de Pessoas Físicas (CPF) é armazenado sem criptografia. Contudo, o CPF é apresentado no formato "123.4......-.." na tela utilizada pelos atendentes, para que eles possam confirmar a identidade de quem está ligando. A segurança de dados implementada no eSAC foi:
a) ofuscação estática (static obfuscation);
b) mascaramento de dados dinâmico (dynamic data masking);
c) persistência por ofuscação (persistence by obfuscation);
d) ofuscação por variação de valor (obfuscation by value variance);
e) mascaramento persistente no local (in-place persistent masking).
response: Alternativa B
comment: Como estamos tratando de um dado, temos uma técnica de mascaramento. Além disso, apenas a exibição ao usuário que tem uma variação, o dado original contínua exatamente igual - o que caracteriza o mascaramento dinâmico de dados. (Gabarito: Letra B)
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back: Alternativa B - Como estamos tratando de um dado, temos uma técnica de mascaramento. Além disso, apenas a exibição ao usuário que tem uma variação, o dado original contínua exatamente igual - o que caracteriza o mascaramento dinâmico de dados. (Gabarito: Letra B)

front: (FGV/TJ AP/2024) Em Administração de Dados, os dados de Referência possuem elevada importância organizacional pois são utilizados para classificar ou categorizar outros dados, incluindo os dados Mestre. São administrados como dados de Referência os:
a) índices de busca;
b) dados transacionais;
c) códigos das unidades federativas e dos países;
d) cadastros de cidadãos do estado;
e) registros de entrada e saída de funcionários.
response: Alternativa C
comment: Vamos analisar cada item, para entender se ele se encaixa ou não como um dado de referência. Errado. Índices de busca são utilizados para otimizar a pesquisa de dados em sistemas, mas não se enquadram como dados de referência. Errado. Dados transacionais registram eventos ou atividades, como vendas ou transferências de estoque, e não são utilizados para classificar ou categorizar outros dados. Eles são o resultado de operações de negócios. Certo. Estes códigos são exemplos de dados de referência, pois servem para categorizar informações, como endereços ou nacionalidades, em sistemas de dados. Errado. Cadastros de cidadãos são exemplos de dados mestre, que identificam e descrevem entidades específicas, mas não servem para referência. Errado. Estes são dados transacionais, que registram eventos específicos (entradas e saídas), e não são usados para categorizar ou padronizar outros dados. Portanto, correta a letra C. (Gabarito: Letra C)
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back: Alternativa C - Vamos analisar cada item, para entender se ele se encaixa ou não como um dado de referência. Errado. Índices de busca são utilizados para otimizar a pesquisa de dados em sistemas, mas não se enquadram como dados de referência. Errado. Dados transacionais registram eventos ou atividades, como vendas ou transferências de estoque, e não são utilizados para classificar ou categorizar outros dados. Eles são o resultado de operações de negócios. Certo. Estes códigos são exemplos de dados de referência, pois servem para categorizar informações, como endereços ou nacionalidades, em sistemas de dados. Errado. Cadastros de cidadãos são exemplos de dados mestre, que identificam e descrevem entidades específicas, mas não servem para referência. Errado. Estes são dados transacionais, que registram eventos específicos (entradas e saídas), e não são usados para categorizar ou padronizar outros dados. Portanto, correta a letra C. (Gabarito: Letra C)

front: (CEBRASPE/MPO/2024) No que se refere à qualidade e visualização de dados, julgue o item a seguir. Matching, ou correspondência de dados, é o processo de identificação de registros que se referem ao mesmo item na mesma fonte de dados.
response: Errado
comment: A questão tava indo muito bem, mas deslizou no fim - a identificação é se os registros se referem a uma mesma entidade, não a um mesmo item. (Gabarito: Errado)
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back: Errado - A questão tava indo muito bem, mas deslizou no fim - a identificação é se os registros se referem a uma mesma entidade, não a um mesmo item. (Gabarito: Errado)

front: (CEBRASPE/MPO/2024) Acerca de Power BI, exploração de dados e pareamento de dados (record linkage), julgue o próximo item. De acordo com o método de pareamento probabilístico no pareamento de dados, comparam-se todos os registros, de uma vez, no conjunto dos indexadores, de forma que um match exige que dois registros sejam completamente iguais em todos os indexadores.
response: Errado
comment: Cuidado! O método que exige equivalências idênticas é o determinístico, não o probabilístico. Por esse motivo, o item está errado. (Gabarito: Errado)
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back: Errado - Cuidado! O método que exige equivalências idênticas é o determinístico, não o probabilístico. Por esse motivo, o item está errado. (Gabarito: Errado)

front: (FGV/Pref. SJC/2024) As dimensões de qualidade de dados discutidas no DAMA - DMBOK2 descrevem características mensuráveis dos dados que ajudam a definir seus requisitos de qualidade. A dimensão que se refere ao grau em que os dados representam corretamente entidades da “vida real” é denominada
a) validity.
b) accuracy.
c) consistency.
d) uniqueness.
e) completeness.
response: Alternativa B
comment: Como vimos, a relação de fidedignidade ao valor na “vida real” é representada pela acurácia (accuracy). (Gabarito: Letra B)
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back: Alternativa B - Como vimos, a relação de fidedignidade ao valor na “vida real” é representada pela acurácia (accuracy). (Gabarito: Letra B)

front: (FGV/Pref. SJC/2024) O DAMA-DMBOK2 apresenta uma visão abrangente dos desafios, complexidades e valor do gerenciamento eficaz de dados nas corporações. Os tipos de modelos operacionais de governança de dados discutidos no DAMA-DMBOK2 são
a) startup e avançado.
b) on premises e on cloud.
c) ad hoc e orientado a negócio.
d) centralizado, replicado e federado.
e) ad hoc, startup, distribuído e orientado a negócio.
response: Letra D
comment: O DMBOK traz três formas de governança: Centralizada, Replicada e Federada Portanto, correta a letra D.
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back: Letra D - O DMBOK traz três formas de governança: Centralizada, Replicada e Federada Portanto, correta a letra D.

front: (FGV/Pref. BH/2024) Considere os tipos de modelos operacionais de governança de dados relacionados no DAMA-DMBOK v2, e assinale (V) para a afirmativa verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Num modelo simplificado, uma organização de governança de dados importa modelos padronizados para seu segmento de atuação e supervisiona todas as atividades em todas as áreas temáticas.
( ) Num modelo replicado, o mesmo modelo operacional e padrões de governança de dados são adotados por cada unidade de negócio.
( ) Num modelo híbrido, uma organização de governança de dados importa e adapta os modelos simplificado e replicado para as múltiplas unidades de negócios com a função de manter definições e padrões consistentes.
As afirmativas são, respectivamente,
a) F – V – F.
b) V – F – F.
c) F – F – V.
d) V – V – F.
response: Letra A
comment: Vamos analisar cada item. ( ) Num modelo simplificado, uma organização de governança de dados importa modelos padronizados para seu segmento de atuação e supervisiona todas as atividades em todas as áreas temáticas. Falso. Não existe modelo simplificado no DMBOK. A afirmativa refere-se ao modelo centralizado. ( ) Num modelo replicado, o mesmo modelo operacional e padrões de governança de dados são adotados por cada unidade de negócio. Verdadeiro. A alternativa descreve corretamente o modelo replicado. ( ) Num modelo híbrido, uma organização de governança de dados importa e adapta os modelos simplificado e replicado para as múltiplas unidades de negócios com a função de manter definições e padrões consistentes. Falso. Não temos modelo híbrido no DMBOK - a alternativa descreve o modelo federado. Ficamos, então, com F-V-F. Correta a letra B.
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back: Letra A - Vamos analisar cada item. ( ) Num modelo simplificado, uma organização de governança de dados importa modelos padronizados para seu segmento de atuação e supervisiona todas as atividades em todas as áreas temáticas. Falso. Não existe modelo simplificado no DMBOK. A afirmativa refere-se ao modelo centralizado. ( ) Num modelo replicado, o mesmo modelo operacional e padrões de governança de dados são adotados por cada unidade de negócio. Verdadeiro. A alternativa descreve corretamente o modelo replicado. ( ) Num modelo híbrido, uma organização de governança de dados importa e adapta os modelos simplificado e replicado para as múltiplas unidades de negócios com a função de manter definições e padrões consistentes. Falso. Não temos modelo híbrido no DMBOK - a alternativa descreve o modelo federado. Ficamos, então, com F-V-F. Correta a letra B.

front: (CESGRANRIO/IPEA/2024) Considere uma sociedade empresária hipotética, associada ao Ipea, que pratica a governança de dados para Tecnologia da Informação, segundo os critérios estabelecidos por esse Instituto, e que está definindo o escopo de dados da sua estrutura de governança. Ambas organizações vão compartilhar os dados de igual para igual, por meio de uma gerência baseada em um único registro para cada pessoa, local e objeto, usado tanto pela sociedade empresária quanto pelo Ipea. Está sendo confeccionado um modelo de processo empresarial que garanta que os dados compartilhados sejam consistentes e precisos. Nesse caso, é necessário aplicar o seguinte processo:
a) Big Data Analytics
b) Data Quality Manager
c) Data Science Manager
d) Entity Manager Factory
e) Master Data Management
response: Letra E
comment: Precisamos de um artefato que garanta que os dados sejam consistentes entre as organizações - isso pode ser alcançado ao utilizar um modelo de referência constante, imutável, para os dados. Esse modelo de dado é chamado de dado mestre - gerenciado no processo Master Data Management.
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back: Letra E - Precisamos de um artefato que garanta que os dados sejam consistentes entre as organizações - isso pode ser alcançado ao utilizar um modelo de referência constante, imutável, para os dados. Esse modelo de dado é chamado de dado mestre - gerenciado no processo Master Data Management.

front: (CESGRANRIO/IPEA/2024) Uma organização está implementando práticas de gerenciamento de dados para aprimorar a qualidade e a integridade dos dados em seus sistemas. Nesse contexto, qual conceito do DAMA DMBoK destaca a importância de garantir que os dados sejam precisos e atendam aos requisitos de qualidade?
a) Arquitetura de dados
b) Gerenciamento da qualidade de dados
c) Governança de dados
d) Modelagem de dados
e) Segurança de dados
response: Letra B
comment: Questão tranquila, né? A área de conhecimento que garante que dados atendam aos requisitos de qualidade é o ... gerenciamento de qualidade dos dados. Uma resposta bem óbvia.
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back: Letra B - Questão tranquila, né? A área de conhecimento que garante que dados atendam aos requisitos de qualidade é o ... gerenciamento de qualidade dos dados. Uma resposta bem óbvia.

front: (CEBRASPE/CAU BR/2024) Acerca de administração de SGBD e governança de dados, julgue o próximo item. De acordo com o DAMA Wheel, a área de arquitetura de dados oferece orientação e supervisão para o gerenciamento de dados.
response: Errado
comment: O item está incorreto. Quem fornece orientação e supervisão é a área de governança dos dados. A arquitetura dos dados preocupa-se em estabelecer esquemas e padrões consistentes para os dados.
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back: Errado - O item está incorreto. Quem fornece orientação e supervisão é a área de governança dos dados. A arquitetura dos dados preocupa-se em estabelecer esquemas e padrões consistentes para os dados.

front: (CEBRASPE/ITAIPU/2024) A governança da informação é o conjunto de práticas e políticas que visam garantir a gestão eficiente, segura e estratégica de dados para alinhar o uso da informação com os objetivos e normas da organização. Nesse contexto, assinale a opção correta.
a) O DAMA-DMBOK é um framework de boas práticas para a governança de dados.
b) Apesar da importância estratégica dos dados para as organizações, eles não são considerados como ativos com valor financeiro.
c) A governança de dados surgiu como mecanismo para assegurar o cumprimento das diretrizes definidas na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
d) A governança de dados está subordinada à governança de TI, sendo, portanto, responsabilidade da área de TI sua implantação e gestão.
e) A governança de dados não foca na definição de padrões e otimização de processos de coleta, tratamento e armazenamento, mas tão somente na qualidade e segurança dos dados.
response: Letra A
comment: Vamos analisar cada item - já adianto que a resposta é bem óbvia por se tratar de uma questão que não foi direcionada para cargos de TI. a) Certo. O DMBOK de fato abarca a governança de dados, assim como a gestão, sugerindo diversas boas práticas, de forma não prescritiva. b) Errado. Os dados são ativos financeiros. c) Errado. A governança de dados auxilia a cumprir preceitos em leis de privacidade, como a LGPD, ao considerá-los no seu escopo - mas esse não foi o motivo do seu surgimento. d) Errado. Ambas as governanças são autônomas, sem subordinação. e) Errado. A governança foca nos itens elencados pela alternativa. Portanto, ficamos com a letra A como nosso gabarito.
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back: Letra A - Vamos analisar cada item - já adianto que a resposta é bem óbvia por se tratar de uma questão que não foi direcionada para cargos de TI. a) Certo. O DMBOK de fato abarca a governança de dados, assim como a gestão, sugerindo diversas boas práticas, de forma não prescritiva. b) Errado. Os dados são ativos financeiros. c) Errado. A governança de dados auxilia a cumprir preceitos em leis de privacidade, como a LGPD, ao considerá-los no seu escopo - mas esse não foi o motivo do seu surgimento. d) Errado. Ambas as governanças são autônomas, sem subordinação. e) Errado. A governança foca nos itens elencados pela alternativa. Portanto, ficamos com a letra A como nosso gabarito.

front: (FGV/CGE PB/2024) No contexto de Qualidade de Dados, o auditor de contas públicas João deverá analisar a consistência dos dados da base de dados AUD_CONTAS identificando variações sobre os valores dos atributos, como:
* 30% das entradas de dados na coluna CD_FUNCIONARIO estão marcadas com o caractere “espaço”
* existem 200 linhas na tabela TBL_PROCESSO contendo dados sobre processos sem nenhuma linha contendo os seus detalhes
Para isso, a técnica de diagnóstico sobre a qualidade de dados que João deverá utilizar é:
a) profiling;
b) matching;
c) deduplicação;
d) data cleansing;
e) enriquecimento.
response: Letra A
comment: A chave da questão não está nos atributos trazidos, e sim no final da questão, quando ela nos pede a “técnica de diagnóstico sobre a qualidade de dados”. A ferramenta ou processo responsável por fazer isso é o data profiling.
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back: Letra A - A chave da questão não está nos atributos trazidos, e sim no final da questão, quando ela nos pede a “técnica de diagnóstico sobre a qualidade de dados”. A ferramenta ou processo responsável por fazer isso é o data profiling.

front: (FGV/CGE PB/2024) Os processos de coleta e organização de dados devem observar, com cuidado, um aspecto preconizado na Governança de Dados especialmente útil na elucidação de erros, mudanças nos processos e migrações de sistemas. Esse aspecto, numa estrutura de governança, é conhecido como:
a) Controle de acesso;
b) Linhagem de dados;
c) Segurança de dados;
d) Propriedade de dados;
e) Classificação de dados.
response: Letra B
comment: Quando analisamos mudanças nos processos, migrações de sistemas, estamos criando um traço histórico de interações e alterações feitas nos dados. A estrutura responsável por esse tipo de ação é o data lineage, ou linhagem de dados.
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back: Letra B - Quando analisamos mudanças nos processos, migrações de sistemas, estamos criando um traço histórico de interações e alterações feitas nos dados. A estrutura responsável por esse tipo de ação é o data lineage, ou linhagem de dados.

front: (FGV/TJ MS/2024) A analista Márcia é a responsável por implementar o projeto de integração dos diversos sistemas de informação do TJMS. Para isso, Márcia optou por começar pelo levantamento dos dados utilizados em comum por todas as áreas, processos e sistemas do Tribunal. Alguns exemplos de entidades levantadas por Márcia são: Tabela de Analistas Judiciários, Tabela de Estados da Federação e Tabela de Tipos de Processos. De acordo com o Framework do DAMA-DMBOK 2ª edição, Márcia deve implementar a gestão de:
a) metadados;
b) qualidade de dados;
c) arquitetura de dados;
d) dados mestre e referência;
e) armazenamento de dados.
response: Letra D
comment: Márcia está numa etapa onde analisa-se os dados que servem como base para a estrutura dos dados, como entidades, relacionamentos, entre outros - e que são difundidos ao longo dos diversos setores do TJMS. Esses dados usam referências únicas para manter consistência nas informações ao longo da entidade - tratando-se, portanto, de uma atividade da gestão de dados mestre e de referência.
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back: Letra D - Márcia está numa etapa onde analisa-se os dados que servem como base para a estrutura dos dados, como entidades, relacionamentos, entre outros - e que são difundidos ao longo dos diversos setores do TJMS. Esses dados usam referências únicas para manter consistência nas informações ao longo da entidade - tratando-se, portanto, de uma atividade da gestão de dados mestre e de referência.

front: (FGV/SEF MG/2023) Sobre o conceito de Governança de Dados (DAMA), assinale a afirmativa correta.
a) É a função central da Gestão, que representa o exercício da autoridade e do controle de estratégias etc.
b) Serve para criar e manter a arquitetura corporativa de dados de acordo com objetivos estratégicos da empresa.
c) É a função responsável por definir e manter políticas de segurança a fim de prover autenticação, acesso e auditoria.
d) Trata-se de Função operacional responsável por manter os dados através dos vários ciclos, até o arquivamento final ou eliminação.
e) Serve para definir e controlar atividades para a disponibilização de visões únicas de dados mestre (Golden Record) e de referência na empresa.
response: Letra A
comment: Vamos analisar cada alternativa. a) Certo. É a função da governança representar a autoridade, quase como o “chefe” da organização no que tange à gerência de dados. b) Errado. Quem faz isso é a gestão da arquitetura de dados. c) Errado. Quem faz isso é a gestão da segurança de dados. d) Errado. Quem faz isso é a gestão de operação e armazenamento de dados. e) Errado. Quem faz isso é o gerenciamento de dados mestres e de referência. Portanto, correta a letra A.
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back: Letra A - Vamos analisar cada alternativa. a) Certo. É a função da governança representar a autoridade, quase como o “chefe” da organização no que tange à gerência de dados. b) Errado. Quem faz isso é a gestão da arquitetura de dados. c) Errado. Quem faz isso é a gestão da segurança de dados. d) Errado. Quem faz isso é a gestão de operação e armazenamento de dados. e) Errado. Quem faz isso é o gerenciamento de dados mestres e de referência. Portanto, correta a letra A.

front: (CONSULPLAN/SEGER ES/2023) A governança de dados é entendida como uma ação multidisciplinar que tem como finalidade tratar os dados como insumos ativos e tangíveis nas organizações. Em relação aos seus princípios, assinale a afirmativa correta.
a) O gerenciamento de dados tem o domínio de como os dados são produzidos ou obtidos.
b) A qualidade dos dados deve ser gerenciada somente na fase inicial do ciclo de vida dos dados.
c) Um mesmo dado não pode ter requisitos de ciclo de vida diferentes em outras partes da organização.
d) O princípio básico da governança de dados é que todos os dados de uma organização devem ser gerenciados.
e) Por questões de padronização de procedimentos, a qualidade dos metadados deve ser gerenciada de forma diferente da qualidade de dados.
response: Letra A
comment: Vamos analisar cada alternativa. a) Certo. Temos a obtenção e produção dos dados abordada no ciclo de vida dos dados, sendo abordado tanto no gerenciamento da arquitetura de dados, quanto na modelagem e projeto de dados. b) Errado. A qualidade dos dados é gerenciada ao longo de todo o ciclo de vida. c) Errado. Cada unidade da organização tem seus requisitos próprios. d) Errado. O gerenciamento deve focar nos dados críticos, e não em todos os dados. e) Errado. Ambos são gerenciados da mesma forma. Portanto, correta a letra A.
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back: Letra A - Vamos analisar cada alternativa. a) Certo. Temos a obtenção e produção dos dados abordada no ciclo de vida dos dados, sendo abordado tanto no gerenciamento da arquitetura de dados, quanto na modelagem e projeto de dados. b) Errado. A qualidade dos dados é gerenciada ao longo de todo o ciclo de vida. c) Errado. Cada unidade da organização tem seus requisitos próprios. d) Errado. O gerenciamento deve focar nos dados críticos, e não em todos os dados. e) Errado. Ambos são gerenciados da mesma forma. Portanto, correta a letra A.

front: (CEBRASPE/Pref. Fortaleza/2023) Julgue o item a seguir, a respeito de ciência de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial, big data, governança de dados, transformação de dados e transformação digital. Aplicada pelos profissionais de segurança cibernética, a governança de dados consiste em um método que utiliza criptografia segura para o armazenamento de dados.
response: Errado
comment: A governança de dados PODE utilizar criptografia segura para armazenar ou fazer troca e transmissões de dados - mas não podemos dizer que isso é a governança. A governança envolve o processo de supervisionar e garantir que a gestão de dados está sendo corretamente empregada e os requisitos legais, de negócio e outros relevantes estão sendo atingidos.
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back: Errado - A governança de dados PODE utilizar criptografia segura para armazenar ou fazer troca e transmissões de dados - mas não podemos dizer que isso é a governança. A governança envolve o processo de supervisionar e garantir que a gestão de dados está sendo corretamente empregada e os requisitos legais, de negócio e outros relevantes estão sendo atingidos.

front: (CEBRASPE/Pref. Fortaleza/2023) A fim de modernizar e se adaptar às demandas de um ambiente de negócios cada vez mais digital e competitivo, a secretária de finanças de determinada organização pretende implementar uma área especializada em dados para promover a inovação, melhorar a agilidade e a velocidade de resposta às necessidades interna e externa bem como aumentar a eficiência e a produtividade do setor. Considerando essa situação hipotética, julgue o item a seguir. Para que a gestão seja eficaz e garanta a qualidade, a integridade, a segurança, a privacidade e, ainda, o uso adequado dos dados, essa secretaria deverá investir em governança de dados por meio da criação de um comitê ou conselho que envolva representantes de diferentes áreas e departamentos da organização.
response: Certo
comment: A questão “joga no seguro”. A criação de conselhos, comitês ou outros órgãos que criam uma estrutura organizacional de controle da qualidade dos dados é uma das formas de termos uma gestão e governança mais eficaz.
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back: Certo - A questão “joga no seguro”. A criação de conselhos, comitês ou outros órgãos que criam uma estrutura organizacional de controle da qualidade dos dados é uma das formas de termos uma gestão e governança mais eficaz.

front: (CEBRASPE/FUNPRESP-EXE/2022) Julgue o próximo item com relação a conceitos utilizados na área de administração de dados. Na administração de dados, qualidade de dados se resume a processos tanto de verificação quanto de correção dos dados e metadados.
response: Errado
comment: A qualidade dos dados é muito mais profunda que apenas a verificação e correção dos dados. É um processo de cultura organizacional, envolvendo desde um nível mais básico, que é o retratado pela questão, quanto abordagens mais profundas e permeadas pela entidade, como o correto uso de dados, atendimento a obrigações e requisitos legais, contratuais ou regulamentares, entre outros. Portanto, o item está incorreto.
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back: Errado - A qualidade dos dados é muito mais profunda que apenas a verificação e correção dos dados. É um processo de cultura organizacional, envolvendo desde um nível mais básico, que é o retratado pela questão, quanto abordagens mais profundas e permeadas pela entidade, como o correto uso de dados, atendimento a obrigações e requisitos legais, contratuais ou regulamentares, entre outros. Portanto, o item está incorreto.

front: (FGV/CGU/2022) No âmbito do DAMA-DMBOK, com referência à Governança de Dados, a figura dos Data Stewards caracteriza-se como:
a) etapas de testes de conformidade dos dados;
b) instâncias de aprovação da arquitetura de dados;
c) instâncias de unidades organizacionais responsáveis pela estratégia de dados;
d) responsáveis, dentro da área de negócios, pelo controle e uso dos dados;
e) usuários que consomem dados dentro de uma organização.
response: Letra D
comment: Segundo o DMBOK, os Data Stewards são os responsáveis por lidar com dados de terceiro e, por esse motivo, devem realizar um controle do correto uso e manuseio desses dados, garantindo que todos os requisitos acordados e exigidos sejam atendidos.
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back: Letra D - Segundo o DMBOK, os Data Stewards são os responsáveis por lidar com dados de terceiro e, por esse motivo, devem realizar um controle do correto uso e manuseio desses dados, garantindo que todos os requisitos acordados e exigidos sejam atendidos.

front: (CEBRASPE/SECONT ES/2022) Considerando o DMBOK, julgue o item subsequente, a respeito de técnicas em qualidade de dados. Entre as dimensões da qualidade de dados, a consistência refere-se ao grau em que os dados representam corretamente as entidades do mundo real.
response: Errado
comment: Incorreto! Quem refere-se ao grau de “veracidade” da informação é a precisão, ou acurácia - apesar não serem termos 100% intercambiáveis, a depender da tradução, ambos podem aparecer na sua prova. A consistência mede a ausência de diferença ao comparar duas ou mais representações de uma coisa em relação a uma definição.
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back: Errado - Incorreto! Quem refere-se ao grau de “veracidade” da informação é a precisão, ou acurácia - apesar não serem termos 100% intercambiáveis, a depender da tradução, ambos podem aparecer na sua prova. A consistência mede a ausência de diferença ao comparar duas ou mais representações de uma coisa em relação a uma definição.

front: (IADES/ADASA/2022) Uma base de dados hipotética possui como informação mais importante os dados provenientes de um sensor de temperatura ambiente. Após um mês de coleta de dados, foi realizada uma verificação e constatou-se que o sensor apresentava leituras sabidamente errôneas em 95% das medições realizadas. Também observou-se que a demora para a identificação do problema se deu pelas leituras do sensor, que, apesar de errôneas, continuavam com valores válidos para medições de temperaturas, não disparando os alarmes predefinidos pela equipe. Suponha que não houve qualquer influência não esperada advinda do ambiente e nem de erro humano, como mau posicionamento do sensor, instalação errada, manipulação externa, entre outras, e também considere que os demais dados dessa base não apresentaram nenhuma alteração em sua qualidade. Acerca dessa situação hipotética, assinale o aspecto da disciplina de qualidade de dados que mais foi afetado por esse problema.
a) Acurácia
b) Completude
c) Consistência
d) Unicidade
e) Validade
response: Letra A
comment: Esse é um caso clássico de problema na acurácia dos dados - já que estamos relatando valores que não correspondem aos reais. Portanto, o gabarito é a letra A.
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back: Letra A - Esse é um caso clássico de problema na acurácia dos dados - já que estamos relatando valores que não correspondem aos reais. Portanto, o gabarito é a letra A.

front: (IADES/ADASA/2022) Acerca de governança de dados, assinale a alternativa correta.
a) Catálogo de dados é necessário apenas em data lakes e não tem grande utilidade em data warehouses.
b) Metadados e catálogo de dados são dois termos sinônimos.
c) Governança de dados é uma área que deve ser observada apenas pela equipe de tecnologia da informação.
d) Tags identificadoras de time responsável de cada tabela, nomes e tipos das colunas e colunas de partição das tabelas são exemplos de metadados.
e) Boas práticas de governança de dados são recomendadas apenas para empresas de grande porte.
response: Letra D
comment: Vamos analisar cada alternativo. a) Errado. Ele é útil em ambos os casos. b) Errado. Metadados são descrições de estruturas específicas, enquanto catálogos de dados agregam os metadados para interpretar o conjunto de dados como um todo. c) Errado. A governança deve ser observada por todas as equipes da entidade. d) Certo. Esses são, de fatos, exemplos de metadados. e) Errado. São práticas recomendadas independentemente do porte.
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back: Letra D - Vamos analisar cada alternativo. a) Errado. Ele é útil em ambos os casos. b) Errado. Metadados são descrições de estruturas específicas, enquanto catálogos de dados agregam os metadados para interpretar o conjunto de dados como um todo. c) Errado. A governança deve ser observada por todas as equipes da entidade. d) Certo. Esses são, de fatos, exemplos de metadados. e) Errado. São práticas recomendadas independentemente do porte.

front: (CEBRASPE/BNB/2022) Julgue o item a seguir, relativo a conceitos de governança de dados e da metodologia do DAMA-DMBoK. O DAMA-DMBoK introduz a figura do mordomo de dados, indivíduo cujo trabalho é administrar a propriedade ou os dados de outra pessoa.
response: Certo
comment: O mordomo de dados - usualmente chamado de data steward - tem, de fato, essa responsabilidade: administrar a propriedade de dados de terceiros, garantindo um correto uso e gerenciamento do mesmo.
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back: Certo - O mordomo de dados - usualmente chamado de data steward - tem, de fato, essa responsabilidade: administrar a propriedade de dados de terceiros, garantindo um correto uso e gerenciamento do mesmo.

front: (CEBRASPE/SERPRO/2021) Julgue o item a seguir, relativos à qualidade de dados. O gerenciamento de qualidade de dados inclui a definição de padrões e métricas sobre os dados, porém dispensa o gerenciamento do ciclo de vida desses dados.
response: Errado
comment: Item incorreto. Temos o gerenciamento do ciclo de vida dos dados como uma das atividades essenciais no asseguramento da qualidade dos dados.
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back: Errado - Item incorreto. Temos o gerenciamento do ciclo de vida dos dados como uma das atividades essenciais no asseguramento da qualidade dos dados.

front: (CEBRASPE/SERPRO/2021) Julgue o item a seguir, relativos à qualidade de dados. A acurácia na qualidade de dados está diretamente associada à de duplicação, uma vez que indica que há exclusividade da fonte de dados e de suas entidades, de forma a garantir a precisão dos dados na vida real.
response: Errado
comment: A acurácia está associada à precisão dos dados - ou seja, o quão próximo do valor real, na vida real, é o valor retratado. A duplicação mede a quantidade de dados duplicados em um conjunto.
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back: Errado - A acurácia está associada à precisão dos dados - ou seja, o quão próximo do valor real, na vida real, é o valor retratado. A duplicação mede a quantidade de dados duplicados em um conjunto.

front: (CEBRASPE/SERPRO/2021) Julgue o item a seguir, relativos à qualidade de dados. Executar o profiling dos dados é similar a fazer uma fotografia inicial do estado dos dados em um domínio ou em uma área de assunto da organização.
response: Certo
comment: Achei essa definição um pouco leviana ou abstrata. Mas, se pensarmos que uma fotografia captura as características dos dados, permitindo entendê-los e atestar sua qualidade, a afirmativa está correta.
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back: Certo - Achei essa definição um pouco leviana ou abstrata. Mas, se pensarmos que uma fotografia captura as características dos dados, permitindo entendê-los e atestar sua qualidade, a afirmativa está correta.

front: (CEBRASPE/SERPRO/2021) Julgue o item a seguir, relativos à qualidade de dados. Definir processos de qualidade para modelos de dados implica analisar as regras de negócios fundamentais dos processos, bem como observar a qualidade dos dados, com a finalidade de garantir a conformidade da regra com o processo.
response: Certo
comment: Perfeito. Quando vamos definir processos de qualidade, devemos analisar todo o contexto organizacional - garantindo a conformidade com regras, normas, leis, contratos etc.
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back: Certo - Perfeito. Quando vamos definir processos de qualidade, devemos analisar todo o contexto organizacional - garantindo a conformidade com regras, normas, leis, contratos etc.

front: (CEBRASPE/SERPRO/2021) Julgue o item a seguir, relativos à qualidade de dados. Uma boa prática em relação à qualidade de dados é verificar a precisão dos dados, validando-se se estão corretamente representados, e a sua consistência, avaliando-se se há integridade cruzada entre duas ou mais fontes que armazenem o mesmo dado.
response: Certo
comment: O item está correto! Ele expõe a precisão, ou acurácia, que analisa uma medida de proximidade do valor representado com o valor real, e a consistência, que avalia se há uma integridade referencial entre múltiplos pontos de leitura dos dados.
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back: Certo - O item está correto! Ele expõe a precisão, ou acurácia, que analisa uma medida de proximidade do valor representado com o valor real, e a consistência, que avalia se há uma integridade referencial entre múltiplos pontos de leitura dos dados.

front: (CEBRASPE/SERPRO/2021) Julgue o item a seguir, referentes a conceitos e especificidades de MDM (master data management). A fim de gerenciar a qualidade de dados, o MDM se serve de ferramentas de validação dos dados que ajudam na visualização de todo o fluxo de gestão dos dados mestres, o que torna possível, de maneira rápida, a identificação de quaisquer desvios em relação à política de dados da empresa.
response: Errado
comment: O Master Data Management (MDM) é uma prática que envolve a gestão de dados mestres para assegurar a consistência, acuracidade e integridade desses dados em toda a organização. Ferramentas de MDM frequentemente incluem funcionalidades de validação de dados para garantir que os dados mestres estejam em conformidade com as regras de negócios e políticas de governança de dados da empresa. No entanto, afirmar que o MDM por si só proporciona uma visualização de todo o fluxo de gestão dos dados mestres e permite a identificação rápida de quaisquer desvios pode ser uma simplificação. Embora o MDM ajude a centralizar e gerenciar dados mestres, a visualização completa do fluxo de dados e a rápida identificação de desvios geralmente dependem de uma combinação de ferramentas adicionais, como data lineage, data quality e data governance, que atuam em conjunto para monitorar e auditar o fluxo de dados e conformidade com as políticas.
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back: Errado - O Master Data Management (MDM) é uma prática que envolve a gestão de dados mestres para assegurar a consistência, acuracidade e integridade desses dados em toda a organização. Ferramentas de MDM frequentemente incluem funcionalidades de validação de dados para garantir que os dados mestres estejam em conformidade com as regras de negócios e políticas de governança de dados da empresa. No entanto, afirmar que o MDM por si só proporciona uma visualização de todo o fluxo de gestão dos dados mestres e permite a identificação rápida de quaisquer desvios pode ser uma simplificação. Embora o MDM ajude a centralizar e gerenciar dados mestres, a visualização completa do fluxo de dados e a rápida identificação de desvios geralmente dependem de uma combinação de ferramentas adicionais, como data lineage, data quality e data governance, que atuam em conjunto para monitorar e auditar o fluxo de dados e conformidade com as políticas.

front: (AOCP/MJSP/2020) Assinale a alternativa que NÃO apresenta um princípio vinculado à Qualidade de Dados.
a) O foco de um programa de qualidade de dados deve estar no impedimento de erros de dados.
b) O escopo da qualidade dos dados vai da criação ou aquisição até a utilização dos dados.
c) Um programa de qualidade de dados deve se concentrar nos dados mais críticos para a empresa e seus clientes.
d) Problemas com a qualidade dos dados devem ser entendidos e abordados em suas causas raiz.
e) Os níveis de qualidade dos dados precisam ser medidos de maneira objetiva e consistente.
response: Letra B
comment: Vamos analisar cada alternativa, procurando a alternativa errada. a) Certo. Na verdade, acho essa alternativa um pouco discutível - temos vários focos, não um foco. O maior seria atender aos requisitos organizacionais, não o impedimento de erros... mas, temos alternativas ‘mais erradas’. b) Errado. O escopo vai até o descarte - ele não acaba no uso dos dados. c) Certo. De fato, o foco é nos dados críticos. d) Certo. Devemos encontrar as causas subjacentes nos erros. e) Certo. É imperioso que tenhamos uma medida objetiva e mensurável dos níveis de qualidade. Portanto, incorreta a letra B - com a ressalva do item A.
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back: Letra B - Vamos analisar cada alternativa, procurando a alternativa errada. a) Certo. Na verdade, acho essa alternativa um pouco discutível - temos vários focos, não um foco. O maior seria atender aos requisitos organizacionais, não o impedimento de erros... mas, temos alternativas ‘mais erradas’. b) Errado. O escopo vai até o descarte - ele não acaba no uso dos dados. c) Certo. De fato, o foco é nos dados críticos. d) Certo. Devemos encontrar as causas subjacentes nos erros. e) Certo. É imperioso que tenhamos uma medida objetiva e mensurável dos níveis de qualidade. Portanto, incorreta a letra B - com a ressalva do item A.

front: (Marinha/CP-T/2021) O guia DAMA-DMBOK estabelece alguns princípios básicos que visam a orientar a adoção da Gestão de Dados nas organizações. Nesse contexto, assinale a opção INCORRETA.
a) Dados e informações são ativos valiosos das organizações e, como todo ativo, os dados devem ser gerenciados, assegurando qualidade adequada, segurança, integridade, proteção, disponibilidade, compreensão e uso efetivo.
b) A responsabilidade da Gestão de Dados é compartilhada entre os Gestores de Dados de Negócio e os profissionais de Gestão de Dados de Tecnologia.
c) A Gestão de Dados é uma disciplina que se propõe a gerir tão somente os metadados (e seus modelos de dados) da organização.
d) Gestão de Dados é uma profissão emergente e em amadurecimento.
e) Gestão de Dados é uma disciplina de negócios e um conjunto de funções relacionadas.
response: Letra C
comment: Vamos analisar cada alternativa. a) Certo. Dados e informações são ativos críticos que precisam ser gerenciados com o mesmo rigor que outros ativos da organização, garantindo sua qualidade e segurança. b) Certo. A responsabilidade pela gestão de dados é compartilhada entre as áreas de negócios e de tecnologia, promovendo uma abordagem colaborativa. c) Errado. A Gestão de Dados abrange a administração de todos os aspectos dos dados, não apenas metadados. Ela inclui também a gestão da qualidade, segurança, integração e governança dos dados. d) Certo. O DMBOK reconhece que a Gestão de Dados é uma profissão em evolução, ganhando cada vez mais importância e estrutura nas organizações. e) Certo. A Gestão de Dados como uma disciplina de negócios que envolve um conjunto de funções que visam a administrar os dados de forma abrangente e eficaz.
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back: Letra C - Vamos analisar cada alternativa. a) Certo. Dados e informações são ativos críticos que precisam ser gerenciados com o mesmo rigor que outros ativos da organização, garantindo sua qualidade e segurança. b) Certo. A responsabilidade pela gestão de dados é compartilhada entre as áreas de negócios e de tecnologia, promovendo uma abordagem colaborativa. c) Errado. A Gestão de Dados abrange a administração de todos os aspectos dos dados, não apenas metadados. Ela inclui também a gestão da qualidade, segurança, integração e governança dos dados. d) Certo. O DMBOK reconhece que a Gestão de Dados é uma profissão em evolução, ganhando cada vez mais importância e estrutura nas organizações. e) Certo. A Gestão de Dados como uma disciplina de negócios que envolve um conjunto de funções que visam a administrar os dados de forma abrangente e eficaz.