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Dados, Analytics e Engenharia de Dados

Observabilidade de pipelines de dados: métricas, alertas e rastreamento

Monitoramento tradicional pergunta "o sistema está funcionando?" — ele verifica se componentes conhecidos estão operacionais. Observabilidade vai além: permite entender por que o sistema se comporta de determinada forma, mesmo sem ter previsto o cenário. Em pipelines de dados, isso significa descobrir rapidamente se uma queda de throughput foi causada por lentidão no banco de origem, contenção em um worker Spark ou um aumento inesperado de volume de dados.

11/05/2026

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 09/04/2026

Como usar o DuckDB para análises ad hoc em arquivos Parquet e CSV

DuckDB é um sistema de gerenciamento de banco de dados OLAP (Online Analytical Processing) embutido, projetado especificamente para consultas analíticas de alto desempenho. Diferente de bancos relacionais tradicionais como PostgreSQL ou MySQL, o DuckDB é otimizado para workloads de análise de dados, suportando processamento columnar e execução vetorizada.

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 24/03/2026

Como criar pipelines de dados simples com Python

Um pipeline de dados é uma sequência de etapas automatizadas que extraem, transformam e carregam dados de uma ou mais fontes para um destino. Python se destaca nesse contexto por sua sintaxe clara, vasto ecossistema de bibliotecas e facilidade de integração com diferentes sistemas.

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 15/01/2026

Como usar o Airbyte para ingestão de dados sem código customizado

Airbyte é uma plataforma open-source de integração de dados (ELT) que permite conectar fontes de dados a destinos sem escrever scripts de ingestão manual. Diferentemente de abordagens tradicionais onde engenheiros de dados precisam desenvolver conectores customizados em Python, Scala ou Java, o Airbyte oferece mais de 300 conectores prontos para uso.

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 30/12/2025

Redpanda: Kafka sem ZooKeeper e com performance superior

O Apache Kafka revolucionou o processamento de streams de dados, mas sua arquitetura tradicional carrega uma complexidade operacional significativa. Gerenciar um cluster Kafka exige administrar um conjunto separado de nós ZooKeeper para coordenação, eleição de líderes e armazenamento de metadados. Essa dupla camada aumenta a latência, o consumo de recursos e a superfície de falhas.

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 27/12/2025

Padrões de data mesh para descentralização da propriedade e governança de dados

Data Mesh é um paradigma arquitetural que propõe a descentralização da propriedade e governança de dados, baseado em quatro princípios fundamentais: propriedade descentralizada por domínio, dados como produto, plataforma de autosserviço e governança computacional federada. Diferentemente de abordagens centralizadas, onde uma equipe central de dados gerencia todo o ecossistema, o Data Mesh distribui a responsabilidade para as equipes de negócio que melhor entendem os dados que produzem.

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 10/11/2025

Plausible vs PostHog: analytics respeitoso para produtos que valorizam privacidade

O mercado de analytics vive uma transformação silenciosa, mas profunda. Desde a implementação do GDPR na Europa e o anúncio do fim dos cookies de terceiros pelos principais navegadores, o Google Analytics tradicional — outrora onipresente — tornou-se um risco de compliance. Multas milionárias aplicadas por autoridades europeias a empresas que usavam o GA sem consentimento adequado acenderam o alerta vermelho. O modelo de coleta massiva de dados pessoais, armazenamento indefinido de IPs e rastrea

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 01/11/2025

Como projetar pipelines de dados resilientes e reprocessáveis

Um pipeline de dados resiliente é aquele que mantém tolerância a falhas, consistência e continuidade operacional mesmo diante de interrupções inesperadas. A resiliência não significa ausência de falhas, mas capacidade de se recuperar delas sem perda de dados ou corrupção de estado.

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 03/09/2025

RabbitMQ vs Apache Kafka: mensageria vs streaming

A mensageria tradicional é um padrão arquitetural onde produtores enviam mensagens para um intermediário (broker) que as encaminha para consumidores. O modelo clássico envolve filas FIFO, exchanges (roteadores) e bindings que definem regras de entrega. A mensagem é removida da fila após ser consumida com sucesso.

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 10/08/2025

Apache Kafka para desenvolvedores web: conceitos e casos de uso práticos

Desenvolvedores web acostumados com aplicações monolíticas muitas vezes enfrentam gargalos quando precisam escalar. Em um monólito, uma requisição HTTP geralmente executa tudo em um único processo — desde a validação até o banco de dados. Com microsserviços, surge a necessidade de comunicação entre componentes. Kafka entra como um backbone assíncrono, desacoplando produtores e consumidores sem bloqueios.