CEVIU News - CEVIU Dados - 3 de julho de 2026

O Google lançou o TabFM, um modelo de fundação voltado para classificação e regressão que trata predições como aprendizado em contexto (in-context learning). Ele elimina etapas complexas como engenharia de atributos e ajuste de hiperparâmetros, tendo sido treinado em milhões de datasets sintéticos. Em testes no benchmark TabArena, que incluiu dezenas de conjuntos de dados de até 150 mil linhas, o TabFM superou modelos tradicionais baseados em árvores de decisão altamente ajustados.

O DEmate é o novo assistente interno baseado em LLM desenvolvido pela Meta para apoiar engenheiros de dados na escrita de SQL, geração de pipelines, revisão de código e análise de fluxos complexos. A arquitetura da ferramenta combina a técnica de RAG (Geração Aumentada por Recuperação) sobre catálogos de dados e repositórios internos com prompts estruturados e cadeias de raciocínio de múltiplas etapas, garantindo alta precisão em escala massiva.

Para evitar a análise manual de planos físicos complexos e DAGs na depuração de jobs demorados do Spark SQL, a Expedia adotou uma abordagem inovadora: alimentar LLMs com esses planos e seus contextos. Os modelos de linguagem analisam e explicam os planos de execução do Spark, identificando rapidamente gargalos, joins ineficientes, desbalanceamento de dados (skew) e operadores subótimos. A iniciativa acelera drasticamente a resolução de problemas em pipelines de dados e cargas de trabalho críticas em produção.

As ontologias estão ressurgindo como uma camada prática e indispensável nas plataformas de dados modernas. O motivo? Agentes de IA precisam de significados de negócios explícitos e contextualizados, indo muito além de simples esquemas ou painéis. Diferente dos modelos tradicionais, elas codificam conceitos compartilhados, relacionamentos tipados e restrições. Nas ferramentas corporativas, esse conceito se manifesta como camadas semânticas e grafos de conhecimento. Implementações de alto valor ainda exigem curadoria humana, especialmente quando sistemas tomam decisões e gravam dados de volta na origem.

O Apache Hudi detalhou as estratégias e desafios para criar e manter índices em conjuntos de dados sob atualização constante. A análise explora desde filtros de Bloom simples até técnicas avançadas de indexação, avaliando os trade-offs cruciais entre a velocidade de atualização do índice, o desempenho das consultas e o overhead de gravação. Uma leitura essencial para engenheiros de dados que buscam otimizar pipelines e garantir alta performance em data lakes de grande escala.

A Arcesium concluiu uma jornada de migração de milhares de consultas SQL, saindo do Athena para o Trino e, finalmente, adotando o DuckDB. Em um processo de 18 meses focado em cargas de trabalho de pequeno e médio porte, a empresa reduziu em 50% os custos e o tempo de execução. O DuckDB superou os gargalos de escalabilidade do Athena e os altos custos de infraestrutura do Trino, entregando performance com consumo de memória 40% menor. Para consolidar o novo pipeline, a equipe de engenharia superou desafios complexos de governança e arquitetura, como a evolução de schema sem o AWS Glue, compactação de arquivos Parquet, tratamento de divergências de STRUCT via JSON e o ajuste fino no paralelismo de threads.

Acumular tabelas demais no PostgreSQL compromete seriamente a performance do seu banco de dados. Essa prática infla os catálogos do sistema, desacelera o planejamento de consultas e eleva as operações de I/O de forma desnecessária. Para otimizar sua arquitetura de dados, a recomendação é consolidar tabelas pequenas, evitar o uso excessivo de esquemas isolados por cliente (schema-per-tenant), monitorar o tamanho do catálogo e adotar particionamento declarativo de forma estratégica.

Falhas na qualidade dos dados geralmente decorrem de problemas de ownership. Quando múltiplos times consomem a mesma métrica, mas nenhuma equipe específica controla sua definição, cálculo e processo de alteração, a confiança na informação se desgasta e as correções acabam sendo apenas temporárias. A solução prática é estabelecer uma governança explícita de métricas, definindo owners responsáveis, direitos claros de decisão, controle de versão e regras de qualidade vinculadas.

O SedonaDB 0.4 introduz o RayBooster, um motor de join espacial acelerado por GPU que utiliza núcleos de ray tracing da NVIDIA para otimizar consultas de interseção geométrica. A nova versão entrega pipelines de dados até 5,9 vezes mais rápidos, reduzindo custos de infraestrutura na AWS. O destaque fica para cenários onde uma GPU gamer comum, como a RTX 3090, supera o desempenho de uma potente H100 em cargas de trabalho espaciais.

Embora o SQLite seja conhecido por sua alta resiliência, a integridade dos seus arquivos pode ser comprometida. Fatores como acessos concorrentes inseguros, backups mal executados com o banco ativo, ausência de rollbacks, falhas de sincronização (sync) e de bloqueio de escrita (locking) representam grandes riscos. Problemas de hardware no armazenamento, bugs de memória e configurações arriscadas de PRAGMA também figuram entre os principais causadores de corrupção de dados nessa engine.

Muitas empresas tratam a residência de dados como mera política jurídica, mas o verdadeiro desafio reside na arquitetura de infraestrutura. Cargas de trabalho regulamentadas exigem controle estrito sobre onde os dados são processados, armazenados, registrados em logs e onde modelos de IA e ML são treinados. Sem paridade de recursos entre regiões em nuvens públicas, as equipes de engenharia de dados precisam de plataformas com CI/CD reproduzível, RBAC, governança e computação portátil para evitar gargalos.

A dbt Labs apresentou cenários reais de uso do Wizard para o dbt Fusion, destacando como equipes de dados podem ir além da modelagem básica. O foco está na implementação de padrões avançados de desenvolvimento, otimizando a criação de pipelines e a governança de fluxos analíticos complexos.

Muitas empresas caem na armadilha do 'TokenMaxxing', focando apenas em otimizar o consumo de tokens e em métricas visíveis de IA, enquanto ignoram os resultados reais de negócios. Para gerar valor de fato, engenheiros de dados precisam focar na base: pipelines eficientes, arquitetura sólida e governança de dados robusta, que são os verdadeiros pilares para o sucesso de qualquer aplicação analítica ou de inteligência artificial.