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Dados, análise e qualidade

Escolhe capacidades de dados pelo padrão de utilização e pela integridade necessária.

Conceito e mecanismo

Dados só ajudam uma decisão quando têm significado, qualidade e contexto. Identifica origem, owner, esquema, transformações e consumidores. Dados estruturados têm campos definidos; documentos e imagens podem exigir outras formas de tratamento; eventos JSON são frequentemente semiestruturados. Uma base transacional responde a operações da aplicação, um warehouse serve análise e um data lake pode conservar dados em vários formatos. As fronteiras dos produtos não substituem requisitos. Cloud SQL é um candidato para motores relacionais geridos; Spanner responde a necessidades de base distribuída; BigQuery é orientado à análise. A escolha precisa de considerar consistência, volume, padrão de acesso, compatibilidade e custo, em vez de assumir que o produto com mais escala é sempre adequado.

Aplicação guiada

Para relatórios fictícios de pagamentos, separa transporte, processamento e apresentação. Pub/Sub desacopla produtores e consumidores; Dataflow transforma fluxos ou lotes; BigQuery permite análise; Looker ajuda a disponibilizar resultados. A equipa continua a definir o significado de pagamento concluído e a reconciliar resultados com a fonte. Reprocessar o mesmo ficheiro pode duplicar entidades se o desenho não tratar a sua identidade. Em Cloud Storage, escolhe classes pelo padrão de acesso e custo total. Standard, Nearline, Coldline e Archive têm compromissos diferentes; Archive continua online, com encargos de acesso e duração mínima relevantes. Autoclass gere transições segundo regras de acesso, sem decidir retenção ou autorização. Antes de publicar um indicador, valida uma amostra rastreável, a população incluída e os casos de repetição, atraso e correção.

NA PRÁTICA

Dois dashboards com o mesmo título podem usar populações diferentes; reconcilia a definição antes da apresentação.

Armadilhas comuns

Warehouse como substituto automático do core; ferramenta como qualidade; Archive como espera offline; replay como nova transação.

Tópicos relacionados: Valor, modelos cloud e dependências · IA, modelos e agentes com limites · Modernização, cutover e RUN

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Referência: Dataflow overview · Exam guide launched August 12, 2026

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