Vamos analisar as afirmações sobre Data Lakes: 1. "Data Lakes são difíceis de atualizar em função de sua estrutura interna." — Isso 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. 2. "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." — Esta afirmação é correta. Para que um Data Lake funcione bem, é preciso organizar e gerenciar os dados, mesmo que sejam brutos. 3. "Mais de 80% das iniciativas de Data Lakes são bem-sucedidas e alcançam os benefícios esperados." — Na prática, muitas iniciativas de Data Lakes enfrentam desafios e não alcançam sucesso tão alto, então essa afirmação é duvidosa. 4. "Por armazenarem dados brutos de diversas origens, uma das vantagens dos Data Lakes é que não há necessidade de gerenciar metadados." — Isso é falso; o gerenciamento de metadados é essencial para localizar, entender e usar os dados no Data Lake. 5. "Por se tratar de repositórios de uso geral, Data Lakes não necessitam de nenhuma organização interna dos dados em zonas ou camadas." — Também falso; a organização em zonas (raw, curated, etc.) é prática comum para facilitar o uso e a governança dos dados. Portanto, a afirmativa correta é a que diz que, apesar dos dados serem menos estruturados, alguma estrutura e curadoria são necessárias para a implementação eficaz de Data Lakes.