Vamos analisar as afirmações sobre Data Lakes: - "Data Lakes são difíceis de atualizar em função de sua estrutura interna." — Não é necessariamente verdade; Data Lakes são projetados para armazenar grandes volumes de dados brutos e podem ser atualizados, embora a gestão possa ser complexa. - "Mesmo que os dados em Data Lakes sejam, em geral, menos estruturados do que em Data Warehouses, alguma estrutura e curadoria são normalmente necessárias para a implementação eficaz de Data Lakes." — Correto. Para que um Data Lake seja útil, é preciso organizar e gerenciar metadados e curar os dados. - "Mais de 80% das iniciativas de Data Lakes são bem-sucedidas e alcançam os benefícios esperados." — Esta afirmação é falsa; estudos indicam que muitas iniciativas de Data Lakes enfrentam dificuldades e falham. - "Por armazenarem dados brutos de diversas origens, uma das vantagens dos Data Lakes é que não há necessidade de gerenciar metadados." — Falso. A gestão de metadados é essencial para encontrar e usar os dados. - "Por se tratar de repositórios de uso geral, Data Lakes não necessitam de nenhuma organização interna dos dados em zonas ou camadas." — Falso. A organização em zonas (raw, curated, etc.) é prática comum para facilitar o uso. Portanto, a alternativa correta é a que afirma que, apesar dos dados serem menos estruturados, alguma estrutura e curadoria são necessárias para a implementação eficaz de Data Lakes.