Diante da integração de cadastros de contribuintes provenientes de múltiplos sistemas fiscais, sujeitos a divergências semânticas em relação à Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE), abreviações e classificações internas, e visando garantir rastreabilidade para auditoria e reprocessamento, a técnica de pré-processamento adequada ao cenário apresentado é:

Question

Diante da integração de cadastros de contribuintes provenientes de múltiplos sistemas fiscais, sujeitos a divergências semânticas em relação à Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE), abreviações e classificações internas, e visando garantir rastreabilidade para auditoria e reprocessamento, a técnica de pré processamento adequada ao cenário apresentado é: A) a remoção de registros divergentes para reduzir ruído, aplicando regra de survivorship para definição de registro mestre. B) a compressão de dados históricos antes das validações para reduzir volume de processamento. C) a padronização sintática (caixa, acentos, máscara) de campos textuais antes da carga analítica. D) a deduplicação baseada nas chaves primárias dos sistemas de origem, mantendo divergências irreconciliáveis. E) o enriquecimento semântico com dicionários de referência e regras de correspondência versionadas e auditáveis.

Sapien IA · Accepted Answer

Alternativa E A resposta correta é a letra (E) , pois descreve a abordagem mais completa para resolver divergências semânticas mantendo a integridade e a rastreabilidade dos dados. Análise Detalhada O problema apresentado envolve a integração de dados onde existem diferenças no significado (semântica) das informações, especificamente sobre a Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE). Para garantir a rastreabilidade (capacidade de rastrear a origem e transformação dos dados) e permitir auditoria , é necessário ir além de simples limpeza de formatação. Por que a Alternativa E é a correta? Enriquecimento Semântico: Envolve usar dicionários de referência (mapas de conversão) para entender o que cada código ou descrição significa na prática. Regras Versionadas: Manter o histórico de quais regras foram usadas para transformar um dado garante que, no futuro, alguém possa auditar como aquele dado chegou ao resultado final. Auditável: Permite explicar por que dois cadastros diferentes foram unidos ou normalizados da mesma forma. Por que as outras alternativas estão incorretas? | Alternativa | Motivo da Incorrecção | | : | : | | (A) | Remover registros divergentes gera perda de informação ("ruído" não deve ser eliminado cegamente, mas tratado). | | (B) | Comprimir dados antes da validação não resolve o problema de significados diferentes entre os sistemas. | | (C) | Padronização sintática (caixa alta/baixa, acentos) trata da forma, não do conteúdo ou significado (semântica). | | (D) | Manter divergências irreconciliáveis impede a integração efetiva e a análise consolidada que o cenário exige. | Conclusão Em projetos de Data Warehousing e Governança de Dados, quando há conflitos de significado entre fontes diversas, a solução ideal envolve a criação de regras claras, documentadas e versionadas para a transformação desses dados, permitindo que qualquer alteração seja justificada e auditada posteriormente.

Explicação passo a passo

Análise Detalhada

Por que a Alternativa E é a correta?

Por que as outras alternativas estão incorretas?

Conclusão

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Alternativa	Motivo da Incorrecção
(A)	Remover registros divergentes gera perda de informação ("ruído" não deve ser eliminado cegamente, mas tratado).
(B)	Comprimir dados antes da validação não resolve o problema de significados diferentes entre os sistemas.
(C)	Padronização sintática (caixa alta/baixa, acentos) trata da forma, não do conteúdo ou significado (semântica).
(D)	Manter divergências irreconciliáveis impede a integração efetiva e a análise consolidada que o cenário exige.