Uma organização deseja implementar um pipeline de dados e está avaliando a opção mais adequada para o seu contexto de operação. Em torno de 40% dos dados consumidos pela organização se encontram em planilhas eletrônicas que contêm dados sensíveis, produzidas semanalmente por suas unidades de negócio. Os outros 60% dos dados se encontram em alguns bancos de dados relacionais de sistemas de produção da organização. O tamanho da base é de moderado a pequeno, mas existe a necessidade de conformidade com normas de privacidade e confidencialidade dos dados. O objetivo do pipeline é fornecer insumos para um departamento que realiza análises de dados com métodos não supervisionados de aprendizagem de máquina para elaborar relatórios periódicos mensais. A organização está avaliando a construção de um Armazém de Dados (ETL) ou de um Lago de Dados (ELT). A proposta de modelo adequada e corretamente justificada é:
- A Armazém de Dados. Ambos os modelos são adequados, mas Lago de Dados tem maior latência até a carga (L) e custo maior
- B Armazém de Dados. Esse modelo possui menor latência até a carga (L) e, ao contrário do Lago de Dados, opera de forma eficiente com dados relacionais
- C Armazém de Dados. O processo ETL é mais adequado para o tratamento dos dados sensíveis e os casos de uso são bem conhecidos
- D Lago de Dados. Esse modelo possui menor latência até a carga (L) e permite a extração (E) de dados semiestruturados e não estruturados
- E Lago de Dados. Esse modelo não necessita de hardware especializado e, ao contrário do Armazém de Dados, possibilita tarefas de aprendizado de máquina.