Nos últimos tempos, o cenário da engenharia de dados passou por mudanças significativas. Com a ascensão de novas tecnologias, muitos profissionais têm questionado a relevância de métodos tradicionais de extração, transformação e carga de dados, conhecidos como ETL. Em vez de confiar nesse modelo estabelecido, organizações estão explorando alternativas mais dinâmicas. O foco agora se volta para a agilidade e eficiência das soluções que operam em tempo real, protagonizadas por ferramentas como Apache Spark e Apache Kafka.
Essas ferramentas estão revolucionando a forma como tratamos e analisamos os dados. Com a capacidade de processar informações em fluxo contínuo, elas permitem que empresas tomem decisões imediatas, baseadas em dados atualizados. Essa mudança de paradigma também traz vantagens significativas em relação à latência tradicional do ETL. O fluxo incessante de dados em tempo real proporciona insights mais precisos e relevantes, capacitando as organizações a se adaptarem rapidamente às necessidades do mercado.
Entretanto, essa transição não implica o fim do ETL. Em vez disso, observamos uma evolução no conceito de integração de dados, em que o ETL pode coexistir e até colaborar com abordagens de streaming. Elementos dos dois mundos podem ser combinados, criando soluções híbridas que atendem diferentes demandas. A chave é entender que cada abordagem possui seu valor dependendo do contexto e das necessidades específicas de cada operação.
Para aqueles que buscam se aprofundar nesse universo em constante mudança, é essencial manter-se atualizado sobre as novas práticas e ferramentas disponíveis. Buscar conhecimento irá auxiliar na tomada de decisões mais assertivas e na implementação de soluções eficazes. No meu site, robertooliveira ponto com ponto br, você encontrará diversos artigos e contatos que podem ajudá-lo a navegar por essa nova era da engenharia de dados.
