Durante minha atuação como engenheira de dados, tive contato direto com pipelines reais, problemas de escala, qualidade e integração entre sistemas.
Recentemente, comecei o curso Fundamentos de Engenharia de Dados, da Data Science Academy, para consolidar teoricamente o que já havia vivenciado na prática — e tem sido uma experiência excelente.
Um dos pontos que mais clarearam para mim foi a diferença entre pipeline ETL e pipeline de dados, termos que muitas vezes são usados como sinônimos, mas não são.
🔹 ETL é parte do pipeline de dados
Todo pipeline de ETL é, sim, um pipeline de dados — mas o inverso não é verdade.
O ETL (Extract, Transform, Load) representa apenas uma etapa específica dentro de um pipeline maior, focada em:
Extrair dados de uma ou mais fontes
Transformá-los (limpeza, padronização, agregações)
Carregá-los em um destino
Quando o termo ETL foi cunhado, o cenário era bem mais simples:
📍 fontes limitadas
📍 destino quase exclusivo: Data Warehouses
🔹 Pipeline de dados é um ecossistema
Hoje, um pipeline de dados moderno vai muito além do ETL. Ele engloba todo o ciclo de vida dos dados, incluindo etapas como:
- Ingestão batch e streaming
- Orquestração e automação
- CI/CD de pipelines
- Segurança, controle de acesso e compliance
- Enriquecimento de dados
- Governança, metadados e catálogo
- Linhagem e qualidade dos dados
- Monitoramento e observabilidade
Além disso, tanto as fontes quanto os destinos se diversificaram:
- APIs, eventos, IoT, logs
- Data Lakes, Lakehouses
- Sistemas analíticos e operacionais
- Aplicações orientadas a dados
💡 Conclusão
Pensar apenas em ETL é pensar de forma restrita.
Pensar em pipeline de dados é pensar em arquitetura, governança, confiabilidade e escalabilidade.
Esse entendimento muda a forma como projetamos soluções e como enxergamos o papel da engenharia de dados hoje.
Top comments (0)