Qual é a finalidade do exame DP-900 e por que ele é relevante para profissionais de dados?

O exame DP-900 — Microsoft Azure Data Fundamentals — representa uma porta de entrada essencial para profissionais que desejam estabelecer uma base sólida no universo de dados na nuvem, com foco nas soluções oferecidas pela plataforma Azure. Longe de ser apenas um rito de passagem técnico, essa certificação se insere numa estratégia maior de capacitação profissional, alinhando competências fundamentais às exigências práticas do mercado contemporâneo de tecnologia.

A certificação DP-900 destina-se tanto a iniciantes quanto a profissionais experientes que desejam formalizar seus conhecimentos e habilidades em conceitos básicos de dados. Isso inclui desde engenheiros e analistas de dados, até gestores que precisam compreender a lógica estrutural por trás dos serviços de dados no Azure. A abrangência do exame o torna atraente para um espectro variado de profissionais: aqueles que buscam uma transição de carreira, uma promoção, ou simplesmente a validação formal de habilidades já aplicadas no cotidiano.

O exame é dividido em quatro domínios principais, cada um refletindo áreas fundamentais do ecossistema de dados no Azure: conceitos básicos de dados, dados relacionais, dados não relacionais e cargas de trabalho analíticas. Cada domínio tem seu peso específico na prova, variando entre 15% e 30%, o que exige do candidato uma preparação equilibrada e estratégica. Ao estudar, é imprescindível compreender os princípios teóricos por trás de cada conceito, mas também saber como esses conceitos se traduzem em práticas e serviços reais oferecidos pela Microsoft.

Por exemplo, entender as distinções entre dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados não é apenas um exercício acadêmico. É uma competência essencial para escolher a solução de armazenamento adequada dentro do Azure, seja ela baseada em SQL, em arquivos JSON ou em blobs de dados multimídia. A capacidade de navegar com fluidez entre essas categorias de dados indica não apenas familiaridade com o jargão técnico, mas sobretudo com a lógica de tomada de decisão baseada em dados.

A estrutura da prova foi desenhada para refletir a realidade operacional. Em vez de se limitar a perguntas puramente teóricas, o exame explora cenários práticos, testes de múltipla escolha, questões com arrastar-e-soltar e até casos que simulam decisões empresariais. Por isso, a preparação não deve ser apenas baseada em leitura passiva. O uso de laboratórios práticos, simulações e materiais oficiais da Microsoft, como o Microsoft Learn, são fortemente recomendados.

O exame DP-900 também se destaca por seu valor estratégico no ecossistema de certificações da Microsoft. Ao contrário de certificações mais avançadas, como as voltadas a cientistas ou engenheiros de dados, o DP-900 cumpre uma função introdutória, funcionando como pré-requisito intelectual — ainda que não obrigatório — para exames de níveis mais altos. Ele estabelece a base conceitual sobre a qual se constrói o conhecimento especializado.

Essa certificação tem ainda um valor simbólico importante: ela sinaliza ao mercado que o profissional não apenas possui interesse em dados, mas está comprometido com o aprendizado contínuo e com a fluência nas plataformas em nuvem. Em um mercado onde a tecnologia se atualiza constantemente, esse tipo de posicionamento pode ser decisivo para diferenciação competitiva.

Como o MySQL, PostgreSQL e MariaDB são aplicados nas soluções modernas de dados

No início da computação, cada aplicação possuía uma maneira única de armazenar dados, o que resultava em um cenário fragmentado e ineficiente. As dificuldades para acessar e manipular essas informações exigiam que os desenvolvedores tivessem um conhecimento profundo das estruturas de dados individuais, o que tornava o desenvolvimento de aplicações complexo e suscetível a erros. A gestão e otimização do desempenho dessas formas ad hoc de armazenamento também representavam um grande desafio. Esses problemas foram os motivadores para o desenvolvimento do modelo de banco de dados relacional, que trouxe um método padronizado para estruturar e acessar dados. Em vez de duplicar estruturas específicas de cada aplicação, o modelo relacional organiza os dados em tabelas, oferecendo um formato lógico, intuitivo e extremamente eficiente. Essa consistência permitiu que qualquer aplicação pudesse interagir com os dados por meio de uma interface comum, sem a necessidade de entender a mecânica do armazenamento subjacente.

Dados Relacionais

Os dados relacionais são organizados em múltiplas tabelas (também conhecidas como relações) compostas por linhas e colunas. As relações que definem como essas tabelas estão conectadas entre si possibilitam um armazenamento, recuperação e manipulação de dados mais eficientes.

• A chave primária identifica de forma única cada linha, como o StudentID na tabela de Estudantes.

• A chave estrangeira estabelece uma ligação com a chave primária de outra tabela, como o DepartmentID na tabela de Estudantes, que faz referência à chave primária DepartmentID na tabela de Departamentos.

Características dos Dados Relacionais

Os dados relacionais possuem algumas características essenciais:

1. Tabelas (Relações): Um conjunto estruturado de dados dispostos em linhas (tuplas) e colunas (atributos).

2. Chaves Primárias: São responsáveis por distinguir de maneira única cada linha em uma tabela.

3. Chaves Estrangeiras: Estabelecem relações entre as tabelas.

4. Normalização: Minimizam a redundância, organizando os dados de forma eficiente.

5. **Conformidade AC

Como as Pipelines de Dados Modernas Transformam o Cenário Analítico na Nuvem?

As pipelines de dados representam a espinha dorsal das arquiteturas analíticas modernas, oferecendo uma estrutura automatizada e escalável para ingestão, transformação e armazenamento de dados. No ecossistema Azure, duas abordagens distintas concentram as atenções: o serviço tradicional Azure Data Factory (ADF) e a nova experiência unificada do Microsoft Fabric Pipelines. Ambas oferecem interfaces visuais e baseadas em código para orquestrar fluxos de dados em larga escala, permitindo uma governança robusta e colaboração contínua entre times técnicos e de negócio.

Cada pipeline é composta por três elementos fundamentais: as atividades, que são as operações executadas como cópia de dados ou transformações; os datasets, que representam as estruturas de entrada e saída; e os linked services, responsáveis por definir conexões com fontes externas como bancos de dados, armazenamento em nuvem ou sistemas legados. Essa estrutura modular confere flexibilidade, permitindo a reutilização e manutenção simplificada de fluxos complexos.

As atividades dentro de uma pipeline se dividem em categorias específicas. As de movimento de dados são responsáveis por extrair e carregar informações entre sistemas. As de transformação aplicam lógica sobre os dados, seja por meio de SQL, Spark ou código personalizado. Já as de controle de fluxo introduzem lógica condicional, ramificações e laços para gerir a execução de maneira dinâmica. Além disso, há atividades pré-definidas como chamadas HTTP ou execução de stored procedures, que ampliam o escopo de automação.

As pipelines se conectam a sistemas externos por meio de linked services. No Azure, esses serviços variam desde o Blob Storage e o Data Lake Storage Gen2, voltados à ingestão de dados brutos, até o SQL Database, Synapse SQL e Databricks, otimizados para processamento e transformação de dados estruturados e não estruturados. Essa diversidade tecnológica permite construir fluxos adaptados à natureza de cada dado e ao propósito analítico desejado.

A execução dessas pipelines pode ser agendada por tempo (batches horários ou diários), disparada por eventos (como a chegada de um novo arquivo) ou executada manualmente sob demanda. Essa orquestração robusta garante que os dados estejam disponíveis no momento certo para os consumidores finais, com monitoramento integrado que facilita a detecção de falhas e o rastreamento de execuções.

A escolha entre as abordagens ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) depende da natureza dos dados e da arquitetura. O ETL é mais adequado a dados estruturados com esquema definido, realizando transformações antes da carga. Já o ELT é ideal para grandes volumes de dados brutos, carregando primeiro para o data lake e transformando diretamente dentro do ambiente analítico, aproveitando ao máximo os recursos computacionais disponíveis em serviços como Azure Synapse e Databricks.

A distinção entre os tipos de armazenamentos analíticos é essencial. Os data warehouses são projetados para consultas estruturadas de alta performance, utilizando esquemas fixos e sendo ideais para BI e relatórios. Já os data lakes oferecem armazenamento flexível de dados brutos, estruturados ou não, com um modelo schema-on-read que permite maior liberdade para exploração, experimentação e análise preditiva. Arquiteturas híbridas como os lakehouses emergem para unir a governança dos warehouses com a flexibilidade dos lakes, permitindo consultas SQL diretas sobre dados semi-estruturados e habilitando workloads em tempo real.

Dentro do Azure, serviços como o Synapse Analytics, Data Lake Storage Gen2 e o Databricks atendem a diferentes estágios e necessidades analíticas. O Synapse consolida BI empresarial com big data analytics, enquanto o Databricks, baseado em Apache Spark, é otimizado para processamento em larga escala, aprendizado de máquina e inteligência artificial. O Microsoft Fabric, por sua vez, surge como uma solução holística, eliminando a fragmentação entre serviços e promovendo uma jornada analítica coesa do dado bruto até o dashboard final.

É fundamental que o leitor compreenda que a construção de pipelines de dados não é meramente técnica, mas uma estratégia central de negócio. A forma como os dados são ingeridos, transformados e disponibilizados impacta diretamente na velocidade das decisões, na confiabilidade das análises e na escalabilidade das soluções. Mais do que uma ferramenta, pipelines representam a inteligência operacional de qualquer organização orientada a dados.

Como escolher serviços Azure para dados em tempo real e análises complexas?

Ao arquitetar soluções para ingestão, processamento e visualização de dados em tempo real, a escolha adequada dos serviços Azure se torna fundamental para garantir desempenho, escalabilidade e flexibilidade. Para armazenar vídeos e grandes volumes de dados não estruturados, o Microsoft OneLake se destaca por sua capacidade de gerenciar objetos em larga escala, facilitando o armazenamento unificado e acessível. Já para consultas de métricas de sensores baseadas em timestamp, o Azure Cosmos DB com a API Gremlin apresenta-se como solução ideal, pois oferece suporte a dados semi-estruturados e permite consultas gráficas complexas com baixa latência e replicação global, essenciais para sistemas distribuídos.

No cenário de análise em tempo real de dados financeiros, onde múltiplas fontes de dados, como batch legacy e feeds em streaming, convergem, o uso de Microsoft Fabric Real-Time Intelligence para ingestão contínua se mostra eficaz. Juntamente com o Apache Spark Structured Streaming, a transformação dos dados pode ser realizada em tempo real, assegurando o processamento contínuo e tolerante a falhas. A escolha de uma arquitetura Lakehouse para armazenamento possibilita a combinação do melhor de data lakes e data warehouses, suportando consultas analíticas sofisticadas e armazenamento escalável.

Para a visualização dinâmica dos dados, o Power BI Direct Lake oferece uma experiência quase em tempo real, eliminando a necessidade de importação de dados ao consultar diretamente a Lakehouse. Isso acelera a entrega de insights e facilita decisões rápidas.

Distinguir cargas analíticas das transacionais é essencial: enquanto as primeiras lidam com consultas complexas sobre dados históricos, as últimas focam em processamento rápido e consistente de transações diárias. Para construir e manter pipelines ETL e orquestração de fluxo de dados, o papel do engenheiro de dados é crucial, garantindo a integridade e eficiência dos processos.

A normalização em bancos relacionais visa eliminar redundâncias e assegurar integridade dos dados, promovendo consistência. Chaves estrangeiras são responsáveis por manter a integridade referencial entre tabelas, fundamental para a estrutura relacional.

No que tange bancos NoSQL, o Azure Cosmos DB é preferível em aplicações que exigem alta disponibilidade global e baixa latência, suportando múltiplos modelos de dados e APIs, com consistência configurável. Esse serviço é inadequado para cargas transacionais estritas que exigem garantias ACID fortes, típicas de sistemas bancários tradicionais.

Entre as APIs suportadas pelo Cosmos DB estão SQL, MongoDB, Cassandra, porém não a MySQL, que permanece restrita a bancos relacionais tradicionais.

A proposta do Microsoft OneLake em Microsoft Fabric é unificar dados de diferentes cargas analíticas em um único data lake, simplificando a governança e acesso. Serviços como o Azure Data Explorer e Azure Cosmos DB oferecem abordagens multi-modelo para tratar dados estruturados e não estruturados.

Para cargas transacionais intensas com consistência rígida, o Azure SQL Database é mais indicado que serviços de armazenamento simples ou NoSQL.

A integração entre serviços, a escolha do formato adequado (Parquet para análises, JSON para semi-estruturados) e a arquitetura de dados que combine ingestão, processamento e visualização, como exemplificado pelo uso conjunto do Microsoft Fabric, Apache Spark e Power BI, são fatores decisivos para o sucesso em cenários analíticos globais.

Entender as diferenças entre formatos, tipos de dados e cargas de trabalho, assim como o alinhamento correto dos serviços Azure para esses requisitos, é essencial para projetar soluções robustas, escaláveis e que entreguem valor em tempo real.

A compreensão das vantagens e limitações de cada serviço e formato, incluindo aspectos como replicação global, latência, consistência e tipos de consultas suportadas, permite decisões mais assertivas no desenvolvimento de arquiteturas modernas de dados.