Decisões tipadas em pipelines de engenharia de dados
JulianLaneve · @JulianLaneve25 mil visualizações no X
Um relato sobre como o Jev pode mudar a engenharia de dados, escrito depois de um fim de semana de experimentos. A ideia central é inserir decisões tipadas em pipelines e fluxos de data warehouse, trocando regras manuais ou chamadas a LLMs generativos por julgamentos estruturados sobre os dados que passam pelo fluxo.
O que o Jev decide aqui?
O Jev faz julgamentos tipados sobre registros e etapas do pipeline, como classificar ou validar dados antes de seguirem para o warehouse.
Por que isso importa?
Pipelines de dados têm muitos pontos em que alguém escreve regra frágil para decidir algo semântico: categorizar um campo livre, detectar registro inválido, mapear colunas. Uma decisão tipada encaixa nesses pontos sem quebrar o contrato de dados.
Isso vale para ETL de CRM, conciliação financeira e catálogos de e-commerce. O cuidado é versionar as perguntas feitas ao modelo como se fossem código, para que uma mudança de enunciado não altere dados históricos sem ninguém perceber.