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Dados, Analytics e Engenharia de Dados

Como construir pipelines de dados com Apache Airflow

Apache Airflow é uma plataforma de orquestração de workflows criada pela Airbnb em 2014 e posteriormente doada à Apache Software Foundation. Sua principal função é programar, monitorar e gerenciar pipelines de dados complexos como DAGs (Directed Acyclic Graphs). Diferente de ferramentas como Luigi (mais simples, sem scheduler nativo robusto), Prefect (foco em estado e observabilidade) e Dagster (ênfase em tipagem e asset management), o Airflow se destaca pela maturidade, ecossistema extenso de i

05/05/2026

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 05/05/2026

Como construir um data lake simples com MinIO e dbt

Um data lake é um repositório centralizado que armazena dados em seu formato bruto, permitindo análises flexíveis sem a rigidez de esquemas predefinidos. Neste artigo, construiremos um data lake simples utilizando MinIO como armazenamento de objetos compatível com S3 e dbt como ferramenta de transformação de dados.

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 05/05/2026

Como construir um warehouse analítico barato com DuckDB e S3

Warehouses analíticos tradicionais como Snowflake, Redshift e BigQuery oferecem poder computacional imenso, mas com custos que podem escalar rapidamente. Para times enxutos, projetos de médio porte ou análises ad hoc, o custo de licenciamento e gerenciamento de clusters pode ser proibitivo. DuckDB combinado com S3 surge como uma alternativa elegante: zero custo de licenciamento, arquitetura serverless e sem necessidade de gerenciar infraestrutura.

Dados, Analytics e Engenharia de Dados 05/05/2026

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 05/05/2026

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.