Q166328 – Analista de Inteligência Artificial (TI) – Fundação Getulio Vargas 2026

implementar um Data Warehouse Enterprise (EDW) baseado em banco de dados relacional com modelagem normalizada (3FN) para todos os dados, garantindo a integridade referencial tanto das vendas quanto dos logs, visto que a normalização é a única forma de garantir consistência ACID em escala de petabytes;

adotar uma arquitetura Data Lake pura (baseada em Hadoop/HDFS ou Object Storage), utilizando a abordagem Schema-on-Read para todos os consumidores; isso atenderá à equipe de ciência de dados, e a equipe de BI deverá adaptar suas ferramentas para realizar as agregações e junções em tempo de execução, aceitando a latência inerente à varredura de arquivos brutos;

manter a separação física, construindo um Data Mart dimensional para cada departamento dentro de um banco relacional proprietário e utilizando ferramentas de federação de dados (Data Virtualization) para que a equipe de ciência de dados consulte o Data Mart em tempo real, evitando assim a construção de um Data Lake e garantindo que o modelo de dados seja sempre Schema-on-Write;

utilizar um banco de dados NoSQL orientado a documentos (como MongoDB) para centralizar tanto as vendas quanto os logs, aproveitando a flexibilidade do esquema (schemaless) para ingerir dados heterogêneos rapidamente, e resolver a necessidade de BI através de processos de desnormalização extrema, armazenando todos os dados relacionados em um único documento aninhado para evitar joins;

implementar uma arquitetura Lakehouse, utilizando formatos de tabela abertos (como Delta Lake ou Apache Iceberg) sobre o armazenamento de objetos; isso permite aplicar transações ACID e Schema Enforcement nos dados de vendas, enquanto se adota uma modelagem dimensional (esquema estrela) na camada "Gold" para performance de BI, mantendo os dados brutos (camada "Bronze") acessíveis para Machine Learning.