Engenharia de dados autônoma: 5 estágios para uma verdadeira maturidade com agentes de IA

O trabalho de engenharia de dados é difícil: deparar-se com execuções com falhas que levam horas para investigar, precisar lidar com um backlog constante de pedidos e necessidades das equipes de negócios e ainda responder às equipes financeiras que querem saber por que o custo de todos esses pipelines não para de subir. E, de muitas formas, a IA está tornando isso ainda mais difícil, trazendo tipos de dados mais numerosos e variados e permitindo que muito mais pessoas na empresa usem esses dados por meio de agentes de codificação e chat capazes de escrever SQL para elas. A maioria das equipes de engenharia de dados está tentando se manter atualizada adotando seus próprios agentes de codificação, mas, ainda assim, parecem ficar cada vez mais para trás.

Precisamos de uma mudança mais radical. Em vez de recorrer à IA para tornar os processos existentes mais rápidos, é hora de repensar os próprios processos e deixar para trás a construção e manutenção manual de pipelines. Com isso, as equipes de dados terão mais tempo para se concentrar no resultado da engenharia de dados, os produtos de dados, em vez do processo de transformar esses dados brutos passo a passo. É necessário que as equipes garantam que os dados estejam prontos para consumo tanto pelas pessoas quanto pela IA, com o contexto e a governança preservados.

O futuro da engenharia de dados vai depender da criação de produtos de dados reais e utilizáveis, capazes de auxiliar as decisões de negócios, além de contar com agentes de IA verdadeiramente autônomos para construir, preservar e otimizar tudo o que for necessário para manter esses produtos atualizados, tendo as pessoas como os principais árbitros e responsáveis pelas decisões.

Esses agentes de IA ficarão atentos a novos produtos necessários, a problemas e falhas nos já existentes, e vão buscar oportunidades de melhoria, limpeza e otimização.

Por sua vez, as pessoas, claro, continuarão sendo fundamentais, mas seu papel será elevado, tais como: definir os problemas de negócios mais importantes, orientar os agentes sobre a arquitetura geral correta e garantir que o contexto do negócio seja capturado de forma adequada para os agentes que consomem os produtos de dados.

Trata-se de uma grande mudança, e as equipes não conseguirão chegar lá da noite para o dia, nem deveriam. Uma abordagem melhor é decidir que esse é o objetivo certo e, então, avançar em direção a ele de forma incremental e ponderada. A cada etapa, as equipes vão aprender mais sobre o que os agentes e os modelos são capazes de fazer, além de ganhar confiança sobre quanto pode ser automatizado com segurança e onde são necessárias verificações adicionais com trabalho humano no circuito (human in the loop, HITL), ferramentas ou processos. Muitas empresas já estão avançando nesse caminho: toda equipe que adotou um ciclo de vida definido por software, controle de versão, pipelines declarativos ou desenvolvimento assistido por IA já deu um passo em direção ao futuro.

Curva de maturidade da engenharia de dados autônoma

Uma das grandes mudanças que viabiliza isso é deixar de encarar dados como pipelines e passar a encará-los como produtos de dados, que abrangem não apenas os dados, mas também semântica, qualidade e tudo o que um agente precisa para conseguir realizar suas tarefas com esses dados. Por exemplo, um produto de dados de fidelidade de clientes pode incluir dados de risco de rotatividade de clientes, que combinam os dados de atividade de cada conta individual com uma visão semântica que define o que a empresa considera como "em risco", além de verificações de qualidade documentadas. Assim, qualquer agente ou analista que acessar esse produto de dados obtém uma resposta consistente e confiável para suas iniciativas de fidelidade de clientes.

O modelo tradicional parte da infraestrutura e vai construindo a partir dela: cria a base de dados, define esquemas, cria pipelines e, só então, atende a uma necessidade de negócio. Isso funcionava quando os produtos de dados eram poucos e estáveis.

As equipes de dados modernas estão fazendo o processo inverso: começam pelo problema de negócio e identificam o fluxo de trabalho do agente que o resolve. Determinam que dados esse agente precisa e constroem o produto de dados para entregá-los. Isso reorienta o data estate em torno de resultados de negócio, em vez de camadas técnicas, e traz um modelo vertical para produtos de dados, no qual os pipelines são projetados para resultados, não para esquemas.

Em uma verdadeira engenharia de dados autônoma, a plataforma é tão importante quanto a escolha da estrutura de trabalho com agentes. Equipes de alta performance precisam primeiro consolidar o controle de versão, os testes automatizados e os pipelines de CI/CD, as mesmas práticas recomendadas que equipes de dados de alta performance vêm adotando há anos. Governança, interoperabilidade e dados unificados são as pré-condições que tornam seguro confiar em fluxos de trabalho autônomos.

A mudança para a engenharia de dados autônoma é uma necessidade operacional. As equipes que alcançam a maturidade mais rápido não vão chegar lá por terem os melhores modelos. Elas vão chegar lá porque elevaram o papel do engenheiro de dados a parceiro de negócios e construíram uma base sólida o suficiente para que agentes autônomos possam operar, com uma governança robusta o suficiente para que sejam confiáveis.

Para ter sucesso nessa jornada, os clientes precisam apostar em uma plataforma que não apenas atenda às suas necessidades atuais, mas que continue evoluindo e absorvendo novas inovações tanto em engenharia de dados quanto em IA, sem que seja necessário integrar ou construir tudo por conta própria. Entenda como a Snowflake está adotando o data-eng-benchmark para definir o padrão de medida da qualidade e da eficiência de tokens no trabalho de engenharia de dados autônoma.

Para um guia prático de como começar a trabalhar com a engenharia de dados autônoma, incluindo padrões de arquitetura, estruturas de governança e as práticas de engenharia que tornam os fluxos de trabalho confiáveis com agentes de IA, leia Crie pipelines para IA: um guia essencial para uma engenharia de dados mais inteligente (EN).