• AAs práticas I e II estão alinhadas aos princípios de governança de dados e MLOps, pois a ausência de metadados e de versionamento agiliza a experimentação; já as práticas III e IV são adequadas para um estágio inicial de maturidade, devendo ser mantidas até que haja cultura analítica consolidada.
• BA prática I compromete a qualidade e a rastreabilidade dos dados, sendo recomendável a implementação de um catálogo de metadados e camadas de curadoria; a prática II indica ausência de MLOps, sugerindo-se a adoção de versionamento de modelos e monitoramento contínuo; a prática III revela decisão baseada em achismo, recomendando-se a incorporação de análises descritivas e preditivas ao processo decisório; a prática IV denota baixa integração, sendo indicada a adoção de pipelines automatizados de ETL e ferramentas de BI corporativas.
• CA prática I é aceitável desde que os dados sejam armazenados em formato colunar, pois isso dispensa metadados; a prática II é irrelevante, pois modelos preditivos não requerem monitoramento após o treinamento; a prática III é típica de organizações data-driven, pois a intuição do especialista é o principal insumo analítico; a prática IV é suficiente para atender às demandas de BI, desde que as planilhas sejam compartilhadas em nuvem.
• DTodas as práticas estão em conformidade com o ciclo analítico, pois a ciência de dados na administração pública prioriza a agilidade em detrimento da governança; a recomendação seria apenas treinar os auditores em linguagem Python para que possam explorar os dados brutos diretamente, sem necessidade de metadados ou integração.
• EA prática I é adequada porque data lakes devem conter dados brutos sem transformação; a prática II é correta porque o monitoramento de modelos é opcional; a prática III é justificada pela natureza discricionária da administração pública; a prática IV é recomendada por evitar dependência de TI; logo, nenhuma ação corretiva é necessária.

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