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Dados, Analytics e Engenharia de Dados

Orquestração de pipelines com Prefect: alternativa ao Airflow
Dados, Analytics e Engenharia de Dados

Orquestração de pipelines com Prefect: alternativa ao Airflow

O Apache Airflow foi por anos a referência em orquestração de pipelines de dados, mas sua arquitetura monolítica e complexidade operacional têm motivado a busca por alternativas mais modernas. O Airflow exige infraestrutura dedicada (banco de dados, filas, workers), configuração de operadores específicos para cada ferramenta e manutenção constante de dependências. Para equipes pequenas ou pipelines dinâmicos, essa sobrecarga muitas vezes supera os benefícios.

09/08/2025
Como versionar pipelines de dados com git e ferramentas específicas
Dados, Analytics e Engenharia de Dados 26/06/2025

Como versionar pipelines de dados com git e ferramentas específicas

O versionamento de pipelines de dados difere significativamente do versionamento de código tradicional. Enquanto no desenvolvimento de software convencional versionamos principalmente código-fonte, em pipelines de dados precisamos versionar também schemas, metadados, configurações de transformação e, crucialmente, os próprios datasets.

Mensageria com RabbitMQ: exchanges, filas e padrões de roteamento
Dados, Analytics e Engenharia de Dados 02/06/2025

Mensageria com RabbitMQ: exchanges, filas e padrões de roteamento

RabbitMQ é um broker de mensagens open-source que implementa o protocolo AMQP 0-9-1, amplamente utilizado em arquiteturas de microsserviços e sistemas distribuídos. Seu papel principal é desacoplar produtores e consumidores de mensagens, permitindo comunicação assíncrona, tolerante a falhas e escalável.

Introdução ao Delta Lake: tabelas ACID em data lakes
Dados, Analytics e Engenharia de Dados 05/05/2025

Introdução ao Delta Lake: tabelas ACID em data lakes

Data lakes tradicionais baseados em arquivos Parquet ou CSV enfrentam um problema crítico: operações de escrita não são atômicas. Quando um processo falha no meio de uma gravação, o sistema pode ficar com dados parcialmente escritos, corrompendo a integridade do dataset. Por exemplo, ao escrever 100 arquivos Parquet, se o processo morre após o 50º arquivo, não há garantia de que os dados estejam consistentes.

Introdução ao dbt: transformação de dados como se fosse código de produto
Dados, Analytics e Engenharia de Dados 30/03/2025

Introdução ao dbt: transformação de dados como se fosse código de produto

O dbt (data build tool) é um framework open-source que permite transformar dados dentro do data warehouse utilizando SQL como linguagem principal, mas com práticas de engenharia de software — versionamento, testes, documentação e CI/CD. Criado por Tristan Handy em 2016 e mantido pela dbt Labs, o dbt nasceu da necessidade de tratar transformações de dados com o mesmo rigor que o código de produto.

Lakehouse architecture: unindo data lake e data warehouse com Delta Lake
Dados, Analytics e Engenharia de Dados 26/01/2025

Lakehouse architecture: unindo data lake e data warehouse com Delta Lake

O conceito de Lakehouse surgiu como resposta a uma dor crescente no ecossistema de dados: a necessidade de unificar o melhor dos dois mundos — a flexibilidade e baixo custo dos Data Lakes com a confiabilidade e performance dos Data Warehouses. Tradicionalmente, organizações mantinham pipelines separados: um Data Lake para armazenar dados brutos em formatos como Parquet, Avro ou JSON, e um Data Warehouse para consultas analíticas estruturadas. Essa separação gerava complexidade operacional, incon

Como usar o Flink para processamento de eventos em tempo real
Dados, Analytics e Engenharia de Dados 03/12/2024

Como usar o Flink para processamento de eventos em tempo real

O Apache Flink é uma plataforma de processamento de streams distribuída e de código aberto, desenvolvida originalmente na Universidade Técnica de Berlim como parte do projeto Stratosphere. Lançado como projeto de nível superior da Apache Software Foundation em 2015, o Flink se destaca por oferecer processamento de dados em tempo real com baixa latência, alta throughput e garantias de consistência rigorosas.

Manipulação de dados com Pandas em Python
Dados, Analytics e Engenharia de Dados 07/08/2024

Manipulação de dados com Pandas em Python

Pandas é a biblioteca mais importante para manipulação e análise de dados em Python. Desenvolvida por Wes McKinney em 2008, ela oferece estruturas de dados poderosas e flexíveis que tornam o trabalho com dados tabulares e temporais muito mais eficiente do que usar listas e dicionários nativos.

Estratégias de particionamento de dados para consultas analíticas rápidas
Dados, Analytics e Engenharia de Dados 15/05/2024

Estratégias de particionamento de dados para consultas analíticas rápidas

Particionamento de dados é a técnica de dividir uma tabela lógica em segmentos físicos menores, chamados partições, com base em critérios específicos. Essa divisão permite que consultas analíticas processem apenas as partições relevantes, reduzindo drasticamente o volume de dados escaneados.