A demanda e o design: navegando pelas duas grandes mudanças da engenharia de dados
Hoje, a engenharia de dados está no meio de duas grandes mudanças, uma de função e outra de forma. A primeira é óbvia: a IA está redefinindo fundamentalmente a função dos engenheiros de dados em quase todos os níveis. Seu apetite insaciável por dados criou demandas enormes para as equipes de engenharia de dados, demandas necessárias para o sucesso e, ainda assim, incrivelmente difíceis de manter. A segunda é uma mudança de forma, na maneira como os engenheiros de dados devem atender a essas novas e crescentes demandas. Vimos os engenheiros de dados passarem de um trabalho manual e rotineiro para uma execução mais estratégica, adotando as práticas recomendadas de desenvolvimento de software para elevar o trabalho que realizam. Eles não são mais meros encanadores de dados e construtores de pipelines; eles são os arquitetos operacionais de qualquer organização baseada em dados. E, neste ponto, não há como voltar atrás.
Quando pensamos na engenharia de dados moderna, o foco não está mais em conectar manualmente cada ponto. Isso simplesmente não permite ajustar a escala para atender às necessidades da IA. Com volumes de dados crescendo exponencialmente e se tornando rapidamente disponíveis e utilizáveis, os engenheiros precisam trabalhar com mais eficiência para acompanhar o ritmo. É aí que uma abordagem mais moderna e declarativa para a criação de pipelines muda todo o jogo para os engenheiros de dados. Ao abstrair as minúcias de cada etapa e focar no estado final desejado, os engenheiros de dados têm o poder de multiplicar sua produtividade e obter ganhos que antes pareciam inalcançáveis.
Tome os agentes de codificação como exemplo. Em questão de meses, essas ferramentas, incluindo Cursor, Claude Code e o Cortex Code da Snowflake, revolucionaram a forma como pensamos sobre o desenvolvimento de software e, por extensão, a engenharia de dados. Como? Durante anos, as equipes de engenharia de dados vêm adotando silenciosamente as práticas recomendadas de ciclos de vida definidos por software. Elas estão tratando a infraestrutura como código e criando ambientes estruturados e com controle de versão, onde os pipelines de dados se assemelham muito a códigos de software sem estado. Como esses agentes de codificação de IA são amplamente treinados em problemas de engenharia de software, eles também conseguem se adaptar com bastante facilidade a essa forma moderna de engenharia de dados.
Essa mudança de abordagem, para uma mentalidade mais moderna e declarativa, cria as condições certas para tornar as ferramentas de IA funcionais. Mas, o mais importante, ela fornece a rede de segurança necessária para permitir que a IA opere com ajuste de escala. No passado, consertar um pipeline significava executar comandos SQL brutos diretamente em um ambiente de produção; mas, se algo desse errado, era incrivelmente complexo investigar o que havia acontecido. Hoje, uma abordagem moderna significa que as alterações são verificadas no controle de versão, testadas e implantadas apenas como um estado bom e conhecido. Ter a capacidade de testar e reverter alterações facilmente é um pré-requisito rigoroso antes de confiar na IA para escrever ou gerenciar fluxos de trabalho de dados.
Agora, confiar na IA não significa ter fé cega. Em vez disso, o segredo é criar confiança no processo de engenharia de dados subjacente. Já estamos vendo organizações executarem milhares de pipelines de dados simultaneamente, chegando a um ponto em que a supervisão humana de cada parte móvel é virtualmente impossível. Em breve, passaremos para a IA com agentes, onde agentes de software assumirão partes maiores da construção real de pipelines. As funções dos engenheiros de dados serão elevadas mais uma vez, deixando de escrever scripts individuais para passar para a modelagem de dados avançada e os requisitos de sistema. Eles atuarão mais próximos aos negócios, garantindo a disponibilidade e a qualidade dos dados para IA, análise de dados e aplicações.
Em última análise, o futuro da engenharia de dados não se trata de escrever scripts melhores para mover dados. Trata-se de criar sistemas resilientes que os conectem para você. É por isso que o Lead Developer Advocate Gilberto Hernandez escreveu "Criando pipelines para IA: um guia essencial para uma engenharia de dados mais inteligente", um livro criado para ajudar você a fazer exatamente isso. Nele, ele aborda a estrutura ITD (ingestão-transformação-entrega) para pipelines de dados e analisa as abordagens tradicionais associadas a cada etapa, tanto suas virtudes quanto suas armadilhas. Ele destaca as ferramentas e os métodos modernos que podem ajudar as equipes de engenharia de dados a se adaptarem ao cenário em constante mudança diante delas e a se prepararem para o futuro que as aguarda.
