Uma cooperativa de produtores de leite do interior de Goiás instalou colares com sensor nas vacas para…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
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Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Uma cooperativa de produtores de leite do interior de Goiás instalou colares com sensor nas vacas para registrar, a cada hora, a temperatura corporal e a atividade de cada animal. Os dados são enviados para uma planilha única. O técnico percebeu que, na planilha, a mesma vaca aparece com nomes diferentes: 'Mimosa', 'mimosa ' e 'MIMOSA 07'. Além disso, o campo 'data' mistura formatos como '05/03/2024' e '2024-03-05'. Ao tentar calcular a média de temperatura por animal, o programa trata cada grafia como um animal distinto e não consegue ordenar os registros por data. Antes de analisar os dados, o técnico quer corrigir o problema pela raiz, para que ele não volte a ocorrer nas próximas coletas. Considerando a situação descrita, qual medida de gestão de dados resolve a causa do problema e evita que ele se repita nas próximas coletas? Responda em uma frase.
- A) Corrigir manualmente, a cada análise, os nomes e as datas já registrados na planilha existente.
- B) Migrar a planilha para um programa de planilhas mais recente, que ordene automaticamente os registros.
- C) Aumentar a frequência de coleta, registrando a temperatura de cada animal a cada minuto.
- D) Substituir os sensores dos colares por modelos com maior precisão na medição da temperatura corporal.
- E) Criar um identificador único para cada animal e padronizar o formato da data na entrada dos dados, validando-os já no momento do registro.
✅ Resposta correta: alternativa E
Resolução passo a passo
- O problema central não está na coleta física nem na ferramenta de análise, e sim na entrada dos dados: o mesmo animal recebe grafias diferentes ('Mimosa', 'mimosa ', 'MIMOSA 07') e as datas seguem formatos distintos ('05/03/2024' e '2024-03-05'). Isso é um problema de padronização e de falta de chave de identificação única.
- A alternativa E ataca exatamente essa causa. Criar um identificador único (por exemplo, um código fixo por animal, como o número do brinco ou do colar) faz com que cada vaca seja reconhecida sempre da mesma forma, independentemente de como o nome é digitado.
- Padronizar o formato da data e validar os dados no momento do registro impede que entradas inconsistentes sejam gravadas. Assim, o problema não volta nas próximas coletas, porque a regra está na origem.
- A alternativa A corrige apenas os dados já existentes e precisa ser refeita a cada análise, sem eliminar a causa. A alternativa B troca o programa, mas a planilha continuaria aceitando grafias inconsistentes. A alternativa C aumenta o volume de dados sem resolver a inconsistência. A alternativa D melhora a precisão dos sensores, o que não influencia os nomes nem as datas digitadas.
- Portanto, a alternativa E é a única que resolve a causa e evita a recorrência.
💡 Dica: Pergunte qual medida elimina a causa (entrada sem padrão) e não apenas corrige o efeito já registrado.
Alternativa por alternativa
Acredita que basta limpar os dados existentes para que o problema desapareça, sem perceber que novos registros continuarão inconsistentes.
Por que engana: Escolher a correção manual (A), que resolve só o caso atual e não evita recorrência.
Supõe que a ordenação e o tratamento dos dados dependem do software utilizado, ignorando que a falta de padronização está na entrada das informações.
Imagina que mais registros e maior frequência resolvem a inconsistência, confundindo quantidade de dados com qualidade e padronização.
Associa o problema à qualidade da medição, quando a falha está nos nomes e formatos de data registrados, não nos valores de temperatura.
As falhas decorrem de ausência de chave única e de padronização. Um código por animal elimina variações de nome, e um formato único de data com validação na entrada impede novas inconsistências, o que é melhor que apenas corrigir manualmente os registros existentes.
Raio-X da questão
Qualidade e padronização de dados na entrada (validação e identificadores únicos).
fixacao
Noção de registro e campo em planilhas. · Diferença entre corrigir dados existentes e prevenir erros na coleta.
Integridade de dados em planilhas.
Escolher a correção manual (A), que resolve só o caso atual e não evita recorrência.
Tecnologia no campo e gestão de dados
cotidiano
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