O Trabalho Inacabado da Engenharia de Analytics

A engenharia de analytics está ressurgindo à medida que camadas semânticas, contexto de IA e lógica de negócio estruturada se tornam críticos em níveis estruturais, de mensuração e interpretativos. O dbt moldou o papel, mas o restringiu ao SQL. Com agentes de IA consumindo lógica de negócio, a ambiguidade se torna mais arriscada, tornando essencial uma forte engenharia de contexto e semântica clara para manter os dados confiáveis e prontos para máquinas.