Questões de ETL e Pipelines

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78% confiança
A startup de inteligência artificial "SynapseLabs" desenvolveu um modelo de IA generativa para auxiliar empresas na análise de grandes volumes de dados de feedback de clientes. O desafio atual é integrar esse modelo com sistemas legados de CRM de diversos clientes, que utilizam diferentes formatos de dados e APIs proprietárias. Para uma nova implementação em um cliente do setor de varejo, a SynapseLabs precisa processar uma base de dados de 100.000 registros de comentários, onde cada registro possui múltiplos campos textuais e classificações. A tarefa é extrair e padronizar termos-chave de cada comentário, além de agregá-los para gerar um resumo coeso por categoria de produto, antes de alimentar o modelo generativo. A interoperabilidade limitada entre os sistemas exige que a equipe de desenvolvimento crie uma solução robusta para iterar sobre esses dados de forma eficiente e adaptável. Aplique uma solução de codificação para processar os dados de feedback dos clientes, considerando a necessidade de iteração sobre múltiplos registros e campos para padronização e agregação. Assinale a alternativa que descreve uma abordagem eficiente.
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