- Principais mudanças na engenharia de dados em 2024: crescimento explosivo da IA generativa, amadurecimento da governança de dados e foco em eficiência e processamento em tempo real
- Em 2025, espera-se que cinco grandes tendências transformem o mundo dos dados com base nesses movimentos
1. Avanços na computação para IA
- A NVIDIA emergiu como a maior empresa do mundo em valor de mercado, exibindo um ritmo de crescimento que acontece uma vez por geração
- O Google anunciou um avanço revolucionário na área de computação quântica com o Willow
- Amazon, Google e Microsoft, entre outras, travam uma competição intensa no mercado de chips de IA, com o chip Trainium2 da Amazon sendo um exemplo representativo
- PCs e dispositivos equipados com Neural Processing Units (NPUs) estão viabilizando processamento de IA offline e melhorando a privacidade dos dados
- Inovações como o Edge TPU do Google estão acelerando a transição para edge computing com eficiência energética, reduzindo a dependência de infraestrutura centralizada em nuvem
- A transição para arquiteturas de computação híbridas e energeticamente eficientes está reduzindo a distância entre desempenho, custo e privacidade em aplicações de IA
- Espera-se que chips neuromórficos, que imitam a estrutura do cérebro, ofereçam eficiência energética incomparável e capacidade de processar dados não estruturados no dispositivo
- Avanços significativos em computação neuromórfica e quântica estão abrindo novas fronteiras para as capacidades de IA
- Prevê-se que esses avanços em hardware de IA impulsionem inovações em processamento de linguagem natural, visão computacional, robótica e saúde em 2025 e além
2. Evolução dos modelos de linguagem especializados por domínio
- Domain-specific language models (LLMs)
- Modelos de linguagem especializados por domínio, treinados com datasets de setores específicos, estão levando a aplicação de IA em cada indústria a um novo patamar
- Setores como saúde, finanças, jurídico e manufatura estão adotando esses modelos para resolver com precisão tarefas complexas e ricas em contexto
- Capacidades de IA ajustadas às exigências detalhadas de cada setor estão transformando processos de trabalho e tomada de decisão em toda a empresa
- Small Language Models (SLMs)
- Modelos de linguagem menores (Small Language Models, SLMs) estão ganhando destaque por sua eficiência de custos e adaptabilidade
- SLMs otimizados para tarefas específicas estão mostrando desempenho superior ao de modelos de grande porte em domínios limitados
- Com menores exigências computacionais e maior facilidade de implantação, os SLMs devem democratizar o acesso à IA, permitindo que organizações de todos os portes implementem recursos avançados de linguagem sem o peso de administrar sistemas intensivos em recursos
3. Orquestradores de IA e raciocínio em múltiplas etapas
- Orquestradores de IA
- À medida que as empresas adotam diversos agentes de IA especializados, espera-se que os orquestradores de IA assumam um papel central na stack de dados orientada por IA
- Esses orquestradores funcionam como um plano de controle inteligente, roteando tarefas dinamicamente para o agente mais adequado, sintetizando os resultados e fornecendo insights acionáveis
- Com compreensão profunda de conteúdo, capacidade multilíngue e suporte a diversos tipos de dados, eles integram múltiplos agentes de IA em workflows consistentes
- Avanços no raciocínio em múltiplas etapas
- Os modelos de IA estão evoluindo além de simples perguntas e respostas para resolver problemas complexos por meio de raciocínio em múltiplas etapas
- Ao dividir tarefas complexas em pequenas etapas sequenciais, torna-se possível obter análises mais precisas e perspicazes
- Com essa capacidade, agentes de IA poderão automatizar tarefas de cauda longa em programação, saúde, jurídico e outros setores
- A combinação de orquestradores de IA com raciocínio em múltiplas etapas abrirá uma nova era para a IA, ampliando significativamente sua influência na resolução de problemas e na tomada de decisão em diversos campos
4. Ambiente de desenvolvimento integrado de próxima geração para integração de dados (Data IDE)
- O aumento da demanda por insights de dados nas organizações está mudando de forma fundamental a abordagem da engenharia de dados
- Em 2025, espera-se o surgimento de um novo tipo de IDE projetado para democratizar de forma eficaz o acesso e a manipulação de dados
- Ferramentas como lakebyte.ai já mostram o início dessa inovação
- Principais características
- Integração sem fricção
- Integração fluida de todo o ciclo de vida dos dados — da coleta e transformação à análise, visualização e implantação — em um único ambiente unificado
- Assistência inteligente baseada em IA
- Deve incluir recursos de IA que ofereçam autocompletar de código inteligente, limpeza automatizada de dados e sugestões inteligentes para otimização de pipelines
- Não apenas ajudará a escrever código, mas também entenderá o significado dos dados e sugerirá as melhores formas de transformá-los
- Interface Low-Code/No-Code
- Interfaces visuais de drag-and-drop permitirão que usuários com pouca experiência em programação construam e gerenciem pipelines de dados
- Também oferecerão flexibilidade para que usuários avançados escrevam código personalizado quando necessário
- Recursos de colaboração
- Promoverão colaboração fluida entre engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas e usuários de negócio
- Permitirão trabalhar em conjunto em projetos de dados dentro de um ambiente compartilhado
- Governança de dados embutida
- Verificações de qualidade de dados, pipelines de CI/CD, execução de testes de integração antes do push para produção, controle de acesso e rastreamento de linhagem serão integrados diretamente ao workflow de desenvolvimento
- Garantindo que a governança de dados não seja tratada como algo pensado só depois
- Suporte a diversas fontes e formatos de dados
- Oferecerão conectores nativos para uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, data lakes, plataformas de streaming e armazenamento em nuvem
- Suportarão diversos formatos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
- Cloud-native e escalabilidade
- Serão projetados para rodar na nuvem, aproveitando a escalabilidade e a elasticidade da infraestrutura cloud
- Com a democratização dos dados por meio de IDEs poderosos e intuitivos, espera-se o surgimento dos 'Citizen Data Engineers'
- Especialistas de domínio poderão construir e gerenciar workflows de dados mesmo sem serem programadores tradicionais
- Espera-se que a queda das barreiras entre equipes técnicas e não técnicas acelere a inovação orientada por dados
- Em 2025, Prompt Wrangling deve se tornar a habilidade mais importante para engenheiros de dados
5. A ascensão do LakeDB: transformando formatos de lakehouse em banco de dados
- As fronteiras entre data lakes, data warehouses e bancos de dados estão ficando cada vez mais difusas
- Em 2025, prevê-se o surgimento de um novo paradigma chamado LakeDB
- Como uma evolução do conceito de LakeHouse, ele avança na direção de integrar capacidades mais robustas de banco de dados diretamente ao data lake
- Mantém a escalabilidade e a flexibilidade do object storage, ao mesmo tempo em que oferece o desempenho e a facilidade de uso de bancos de dados tradicionais
- Oferece recursos avançados que vão além de simples consultas sobre object storage e formatos tabulares
- Gerencia nativamente buffering, caching, índices e operações de escrita para entregar desempenho e eficiência em nível de LakeHouse
- Os LakeHouses atuais dependem de frameworks externos de processamento, como Spark ou Flink, para ingestão, transformação e escrita de dados
- Essa dependência aumenta a complexidade e introduz latência
- Dependendo da implementação, pode haver inconsistência de desempenho e problemas de interoperabilidade
- O LakeDB incluirá funcionalidades como:
- Escrita nativa
- Fornece caminhos de escrita otimizados diretamente para o object storage subjacente, eliminando a necessidade de engines externas de processamento em tarefas comuns
- Com a recente adição de gravações condicionais no S3, espera-se que o object storage em nuvem passe a suportar os caminhos de escrita do LakeDB
- Buffering e caching inteligentes
- Gerenciam de forma inteligente o buffering e o caching de dados para otimizar tanto a leitura quanto a escrita
- Gerenciamento de transações
- Aproveita gravações condicionais no S3 e técnicas avançadas de gerenciamento de metadados para oferecer recursos robustos de gerenciamento de transações
- Fornece mecanismos embutidos para garantir consistência e integridade dos dados
- Desempenho inteligente de consultas
- Integra engines OLAP in-process como o DuckDB para melhorar a eficiência no processamento de dados em pequena escala
- Melhora a eficiência das consultas por meio de indexação avançada e otimização de queries
- Seleciona automaticamente a melhor estratégia sem que o usuário precise definir separadamente abordagens de consulta conforme o volume de dados
- Gerenciamento automatizado de dados
- Automatiza tiering de dados, compressão e outras funções de otimização para simplificar operações e reduzir custos
- Busca vetorial e recursos de extensão
- Oferece suporte embutido para bancos de dados vetoriais e busca por similaridade
- Permite aplicar seletivamente a técnica de indexação ideal para cada coluna, otimizando desempenho de leitura e escrita
- Recursos como suporte a índices secundários do Hudi e tipos de dados variáveis do Delta já começaram a aparecer em formatos LakeHouse
- Embora o conceito de LakeDB ainda esteja em estágio inicial, espera-se inovação significativa nessa área em 2025
- Os formatos LakeHouse existentes podem evoluir para incorporar mais recursos semelhantes aos do LakeDB, e novas soluções construídas desde o início com essa visão também podem surgir
6. Zero ETL baseado em Data Mesh & Contract e arquitetura federada
- Apesar da visão cética sobre contratos de dados e mesh, espera-se que mais empresas adotem arquiteturas de data mesh
- Prevê-se aumento do uso de data mesh especialmente em cenários que exigem troca de dados dentro da empresa
- Zero ETL e arquiteturas de consulta federada estão impulsionando essa mudança
- Zero ETL
- A tecnologia está evoluindo no sentido de minimizar movimentação e duplicação de dados
- Tecnologias como virtualização de dados, engines de consulta federada e protocolos de compartilhamento de dados permitem acesso e análise sem processos complexos de ETL
- Espera-se simplificação dos tradicionais processos de ETL, complexos e demorados
- O compartilhamento de dados está emergindo como consideração central
- Protocolos e plataformas seguros e eficientes de compartilhamento de dados viabilizam colaboração com parceiros, clientes e concorrentes
- Espera-se maior adoção e evolução contínua de padrões como Delta Sharing
- Perspectivas futuras
- Espera-se que equipes de domínio passem a ser donas de seus próprios pipelines, criem produtos de dados e compartilhem dados com fluidez além das fronteiras organizacionais
- À medida que mais empresas treinam LLMs com seus próprios dados, a importância do compartilhamento de dados tende a crescer ainda mais
- Espera-se que modelos de compartilhamento de dados tragam mais agilidade, reduzam o tempo até os insights e viabilizem uma abordagem mais distribuída e escalável de gestão de dados
Conclusão
- A ascensão da IA e a democratização dos dados por meio de novos IDEs estão se acelerando
- A evolução do papel do engenheiro de dados e o surgimento do LakeDB estão mudando de forma fundamental a maneira de gerenciar dados
- Os princípios de data mesh, sustentados por zero ETL e arquiteturas federadas, estão se tornando mainstream
- Em um ambiente dinâmico, o papel do engenheiro de dados está se tornando mais importante do que nunca
- Prevê-se que ocupará uma posição central como arquiteto de insights, guardião da qualidade dos dados e motor da inovação
- Espera-se que se adapte às exigências em evolução do mundo orientado por dados e crie novo valor
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