DataOps

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1. O que é DataOps?
a) Uma prática de desenvolvimento de software focada em análise de dados.
b) Uma metodologia que aplica princípios de DevOps ao ciclo de vida de dados.
c) Uma ferramenta para análise de dados em tempo real.
d) Um conjunto de normas para governança de dados.
Resposta correta: b) Uma metodologia que aplica princípios de DevOps ao ciclo de vida
de dados.
Explicação: DataOps é uma prática que usa princípios de DevOps (colaboração,
automação, monitoramento contínuo) para gerenciar e melhorar o fluxo de dados
dentro de uma organização, com foco em integração, entrega contínua e governança
de dados.
2. Qual é o principal objetivo do DataOps?
a) Aumentar a precisão das previsões de dados.
b) Melhorar a colaboração entre equipes de TI e negócios na gestão de dados.
c) Reduzir a quantidade de dados processados.
d) Garantir que os dados sejam armazenados de forma permanente.
Resposta correta: b) Melhorar a colaboração entre equipes de TI e negócios na gestão
de dados.
Explicação: O objetivo do DataOps é melhorar a colaboração entre as equipes que
lidam com dados (como analistas, cientistas de dados e engenheiros de dados) e
garantir que os dados sejam disponibilizados de forma mais eficiente e confiável.
3. Qual é a principal diferença entre DevOps e DataOps?
a) DevOps foca em automação de infraestrutura, enquanto DataOps foca em análise de
dados.
b) DevOps é para desenvolvimento de software, enquanto DataOps é para
processamento de dados.
c) DevOps não utiliza ferramentas automatizadas, enquanto DataOps usa.
d) Não há diferença, ambos têm o mesmo objetivo.
Resposta correta: b) DevOps é para desenvolvimento de software, enquanto DataOps é
para processamento de dados.
Explicação: DevOps foca na automação e integração do ciclo de vida de
desenvolvimento de software, enquanto DataOps aplica princípios semelhantes para
otimizar o ciclo de vida de dados, desde a ingestão até a análise.
4. Qual dos seguintes é um benefício do DataOps?
a) Redução de custos com hardware.
b) Maior colaboração e comunicação entre equipes de dados e TI.
c) Eliminação total de erros em processos de dados.
d) Aumento da quantidade de dados coletados.
Resposta correta: b) Maior colaboração e comunicação entre equipes de dados e TI.
Explicação: Um dos principais benefícios do DataOps é a melhoria na colaboração entre
diferentes equipes, garantindo que o processamento de dados seja mais eficiente,
confiável e alinhado aos objetivos do negócio.
5. Qual é uma prática importante dentro do DataOps?
a) Automação do pipeline de dados.
b) Limitação no número de fontes de dados usadas.
c) Processamento manual de dados para garantir maior controle.
d) Armazenamento dos dados por tempo indeterminado.
Resposta correta: a) Automação do pipeline de dados.
Explicação: A automação do pipeline de dados é uma prática essencial no DataOps,
pois ela permite a entrega contínua de dados e a execução de processos de dados de
forma eficiente e sem erros.
6. Qual ferramenta é comumente usada no contexto de DataOps?
a) GitHub.
b) Jenkins.
c) Tableau.
d) Power BI.
Resposta correta: b) Jenkins.
Explicação: Jenkins é uma ferramenta popular de automação e integração contínua
usada no contexto de DataOps, assim como no DevOps, para automatizar a execução
de pipelines de dados e facilitar o controle de versões.
7. Como o DataOps pode melhorar a qualidade dos dados?
a) Ao eliminar todas as fontes de dados externas.
b) Ao permitir testes automatizados de pipelines e validação de dados.
c) Ao reduzir a quantidade de dados processados.
d) Ao garantir que todos os dados sejam coletados em tempo real.
Resposta correta: b) Ao permitir testes automatizados de pipelines e validação de
dados.
Explicação: DataOps melhora a qualidade dos dados ao implementar testes contínuos e
validações automáticas em pipelines de dados, o que ajuda a identificar e corrigir erros
rapidamente.
8. Quais são os principais componentes do ciclo de vida de dados no DataOps?
a) Coleta, transformação, análise e visualização de dados.
b) Ingestão de dados, processamento, análise, e monitoramento.
c) Armazenamento de dados, backup e recuperação.
d) Coleta, backup, e armazenamento de dados.
Resposta correta: b) Ingestão de dados, processamento, análise, e monitoramento.
Explicação: O ciclo de vida de dados no DataOps envolve a ingestão de dados, o
processamento desses dados, sua análise e, por fim, o monitoramento contínuo para
garantir que os dados sejam acessíveis e úteis para tomada de decisão.
9. Qual é a relação entre DataOps e Governança de Dados?
a) DataOps ignora a governança de dados para facilitar a agilidade.
b) DataOps e Governança de Dados são práticas distintas, sem relação entre si.
c) DataOps promove a governança de dados ao garantir a conformidade e a segurança
durante o ciclo de vida dos dados.
d) Governança de dados é a única responsabilidade das equipes de TI.
Resposta correta: c) DataOps promove a governança de dados ao garantir a
conformidade e a segurança durante o ciclo de vida dos dados.
Explicação: DataOps ajuda a aplicar práticas de governança de dados, garantindo que
os dados sejam processados de forma segura, em conformidade com regulamentações
e com qualidade necessária.
10. Qual é o papel da automação no DataOps?
a) A automação reduz a necessidade de monitoramento de dados.
b) A automação garante que os dados sejam coletados de forma manual.
c) A automação facilita a entrega contínua de dados e o monitoramento de pipelines de
dados.
d) A automação apenas aumenta o custo de processamento de dados.
Resposta correta: c) A automação facilita a entrega contínua de dados e o
monitoramento de pipelines de dados.
Explicação: A automação é central no DataOps, permitindo que dados sejam entregues
continuamente, processados sem intervenção manual e monitorados de forma
eficiente, melhorando a produtividade e reduzindo erros.