CEVIU News - CEVIU Dados - 22 de junho de 2026

Na edição de 2026 do Data + AI Summit, a Databricks anunciou duas inovações-chave para simplificar arquiteturas de dados: o Lakehouse//RT, voltado para aplicações e dashboards em tempo real diretamente sobre o lakehouse, e o LTAP, modelo que integra cargas transacionais e analíticas numa única cópia governada de dados. A proposta elimina a necessidade de bancos de dados separados, CDC, ETL e camadas intermediárias de processamento.

O DuckDB 1.5.4, lançado oficialmente, é uma atualização de manutenção que corrige bugs, aprimora a segurança e otimiza o desempenho em operações-chave: manipulação de colunas VARIANT, comandos MERGE INTO, processamento de JSON e Parquet, integração com Apache Arrow, compactação gzip e comportamento da CLI. A versão mantém a filosofia leve e rápida do banco de dados analítico embutido, priorizando estabilidade e eficiência para fluxos de dados modernos.

A Lyft desenvolveu uma Metric Semantic Layer interna para padronizar definições de métricas e eliminar discrepâncias entre equipes. A governança se baseia em Golden Metrics, com responsabilidade compartilhada entre donos de negócios e operações, versionamento rigoroso, APIs Python, interfaces de autoatendimento, catálogo no Amundsen e agentes de IA. A solução atua como única fonte da verdade, garantindo que atualizações na lógica de negócios sejam propagadas automaticamente por todo o ecossistema de dados.

A Zepto aprimorou significativamente a ingestão de dados no ClickHouse ao reescrever componentes críticos do conector open-source do Kafka Connect. A otimização elevou o throughput em 45%, eliminou pausas severas de Garbage Collection e implementou um sistema de batching mais inteligente. A equipe ainda contribuiu com duas correções importantes para o repositório upstream do projeto.

O Genie Ops destaca que, embora pipelines com capacidade de auto-recuperação sejam tecnicamente viáveis, sete barreiras estruturais persistem: gestão insegura de credenciais, orquestração deficiente de eventos, controle fragmentado de agentes, ausência de padrões robustos de versionamento (como cloning, rollback e sandboxing) e lacunas em governança, contexto operacional e interoperabilidade. Sem normas claras e adotadas coletivamente, a infraestrutura de dados tende à complexidade excessiva e à baixa manutenibilidade.

A AWS entrou na corrida pela camada de contexto com o lançamento do AWS Context, uma stack que constrói e atualiza dinamicamente um knowledge graph a partir de dados corporativos, regras e conhecimento de domínio, sem depender de curadoria manual. A solução integra S3 Annotations e novos recursos de skill no Glue Data Catalog, com controle de acesso via IAM e Lake Formation. Metadados são armazenados em formatos abertos (Iceberg) no S3 Tables e expostos via Athena, Redshift, Spark e MCP.

A Nordnet implementou um sistema de sinalização visual em tempo real no Looker, com cores verde, amarelo e vermelho, para indicar a confiabilidade dos dados exibidos em dashboards. A solução detecta falhas no dbt, interrupções silenciosas, problemas de atualização e anomalias de volume, consolidando alertas recorrentes. Com base na linhagem de dados entre dbt e Looker, ela também mostra o impacto potencial de cada problema, tornando a governança mais transparente e acionável.

O ClickHouse comemora uma década desde sua liberação como software livre. O que começou como um projeto interno para análise web evoluiu para uma das principais bases de dados analíticas do mundo, otimizada para cargas pesadas, consultas em tempo real e escalabilidade horizontal. A contribuição contínua da comunidade foi essencial para seu amadurecimento técnico e adoção em ambientes críticos de dados.

Projetos dbt integrados a IA exigem documentação rigorosa: o repositório deve explicar explicitamente como os modelos interagem com ferramentas de IA, quais convenções de nomenclatura e versionamento são usadas, e quais frameworks ou LLMs são recomendados para geração de SQL, testes ou documentação automatizada, tudo isso para garantir manutenibilidade, governança e adoção em times de dados.

Em 2026, o engenheiro de analytics deixa de ser apenas executor de modelos para assumir papéis estratégicos: projetista de sistemas, responsável pela governança de dados e provedor de contexto para IA. Com ferramentas automatizando SQL, testes e estrutura base do dbt, a atuação se concentra em arquitetura robusta, qualidade de dados e alinhamento com aplicações de IA, já usadas por 72% dos profissionais com apoio de codificação assistida.