Descubra como a IA pode acelerar sua rotina na engenharia de analytics sem abrir mão da qualidade — com exemplos práticos e prontos para usar.
Se você é da área de dados, sabe que muitas tarefas na engenharia de analytics consomem tempo e exigem bastante atenção.
Documentar modelos dbt, decifrar logs enigmáticos, adaptar código entre data warehouses… tudo isso exige concentração e cuidado.
Mas aqui vai uma boa notícia: a inteligência artificial (IA) pode ser sua aliada nessas tarefas repetitivas, sem comprometer a lógica do negócio nem a qualidade das entregas quando utilizada de forma adequada.
Neste artigo, você vai descobrir cinco formas práticas de colocar a IA para trabalhar a seu favor: desde automatizar a documentação até otimizar modelos e sugerir estruturas de dados mais inteligentes. Tudo com exemplos práticos e prompts que você pode adaptar.
Descubra como a IA pode acelerar sua rotina na engenharia de analytics sem abrir mão da qualidade — com exemplos práticos e prontos para usar.
A inteligência artificial não é mais uma promessa futurista — ela já está moldando a forma como profissionais de dados trabalham, tomam decisões e escalam projetos.
Na engenharia de analytics, o impacto é direto: tarefas repetitivas viram prompts, gargalos viram sugestões de melhoria, e dúvidas técnicas ganham respostas em segundos.
A IA atua como um copiloto que te ajuda a escrever códigos mais limpos, documentar com consistência e navegar por estruturas complexas.
Além de acelerar fluxos de trabalho, a IA pode contribuir para que profissionais de engenharia de analytics dediquem mais tempo a tarefas analíticas e decisões técnicas, reduzindo o esforço necessário em atividades operacionais.
O uso eficaz da IA envolve senso crítico, domínio técnico e atenção ao contexto. Quando bem aplicada, ela amplia o impacto do trabalho sem substituir o conhecimento humano.
A seguir, confira 5 dicas de como aplicar IA na sua rotina como analytics engineer.Quem atua na engenharia de analytics sabe muito bem que documentar modelos dbt é essencial para manter a governança dos dados, mas escrever descrições manualmente pode ser demorado e sujeito a inconsistências (quem nunca errou a indentação em um bloco Jinja?).
Com a IA, esse processo se torna mais rápido e padronizado.
Modelos de IA generativa podem analisar o código SQL para gerar descrições para tabelas e colunas, e até sugerir testes de qualidade de dados.
Por exemplo, considere o modelo stg_orders.sql do banco de dados Northwind:Podemos usar a IA para gerar automaticamente a documentação desse modelo com um prompt como:
"Com base no código do modelo dbt stg_orders.sql, gere o arquivo de documentação correspondente stg_orders.yml. Inclua descrições para a tabela e colunas. Também sugira testes genéricos relevantes para garantir a qualidade dos dados, como validação de valores nulos, verificação de unicidade e validação de intervalo de datas."
Veja como a IA pode estruturar o YAML, com descrições e testes inferidos a partir do schema:
Dito isso, no caso de colunas com lógica de negócio específica, a IA pode não captar todas as nuances. Fique de olho em algumas armadilhas comuns, que abordaremos no final do artigo.
Quem nunca se deparou com um erro indecifrável e passou tempo demais tentando entender a causa raiz?
Logs podem ser longos e difíceis de interpretar, especialmente quando envolvem referências entre modelos, macros customizadas ou configurações do dbt_project.yml.
Em vez de analisar cada detalhe manualmente, a IA pode ajudar a interpretar o erro e sugerir correções rapidamente.
Ao rodar um modelo dbt, você pode encontrar um erro como este:Depois de submeter o erro à IA com um prompt como "Explique este erro do dbt e sugira uma correção", você pode receber uma resposta como esta:
Essa interpretação economiza tempo de depuração e leva você diretamente a possíveis soluções.
Em projetos de migração de dados, adaptar funções de um data warehouse para outro (Redshift para Snowflake, BigQuery para Databricks, etc.) pode ser um processo demorado.
Cada plataforma tem suas próprias regras de sintaxe, operadores e funções nativas, o que geralmente exige ajustes manuais para garantir o funcionamento do código no novo ambiente.
Com a IA, grande parte dessa conversão pode ser automatizada.
Suponha que você esteja migrando este modelo do Redshift para o Snowflake:Você poderia usar um prompt como: "Converta o seguinte modelo dbt de Redshift para Snowflake, mantendo a lógica intacta."
A IA adapta a sintaxe para o Snowflake preservando a lógica original, reduzindo o trabalho manual e o risco de erro humano durante a migração. Isso acelera o processo e ajuda a manter a consistência entre os projetos.
Se você é uma engenheira ou um engenheiro de analytics buscando deixar seus modelos mais performáticos e legíveis, a IA pode ser uma aliada poderosa.
Além da conversão de sintaxe, a IA também pode sugerir melhorias de performance e legibilidade, como substituir subqueries por Common Table Expressions (CTEs), reduzir lógica duplicada e simplificar estruturas de join.
Essas otimizações podem reduzir o tempo de execução, facilitar a manutenção do código e tornar os modelos mais fáceis de entender — tudo isso sem alterar a lógica de negócio.
Veja um exemplo de modelo dbt que poderia se beneficiar de uma refatoração:Você pode usar um prompt como: "Otimize o seguinte modelo dbt com relação à performance e legibilidade, sem alterar a lógica. Siga boas práticas de estilo de código SQL."
A versão gerada por IA pode ficar assim:
Em projetos maiores com transformações complexas, pequenas melhorias como essas podem gerar ganhos significativos — não só em performance, mas também em clareza e colaboração entre a equipe.
Escolher a melhor abordagem para modelagem de dados pode ser desafiador, especialmente ao lidar com múltiplas tabelas.
A IA pode ajudar sugerindo estruturas otimizadas para tabelas fato e dimensão, tornando a organização dos dados mais eficiente e fácil de escalar.
Usando o diagrama do banco Northwind como referência, você pode pedir a IA: "Com base no diagrama fornecido, desenhe um modelo dimensional."A resposta pode ser algo assim
Depois de definir a estrutura, você também pode pedir à IA para:
- criar uma tabela de mapeamento entre os modelos transacional e dimensional;
- gerar os modelos dbt correspondentes usando as tabelas transacionais como fonte;
- sugerir convenções de nomenclatura e estrutura de pastas para organizar seu projeto dbt.
A IA pode ser uma aliada poderosa, mas apenas quando usada com cuidado. Aqui vão algumas práticas importantes para garantir um uso seguro e eficaz:
Sempre valide as saídas da IA: revise qualquer código ou documentação gerada. Pode haver erros de sintaxe ou interpretações incorretas do contexto de negócio.
Teste antes de implementar: execute testes em qualquer código gerado ou modificado antes de colocá-lo em produção.
Proteja dados sensíveis: nunca insira dados confidenciais, credenciais ou lógica de negócio proprietária em ferramentas de IA.
Aprenda com a IA, não apenas copie: use os resultados como oportunidade de aprendizado para entender novas técnicas e padrões.
Refine os prompts: a qualidade da saída depende muito de como você pergunta. Não tenha medo de ajustar e experimentar diferentes abordagens.
O cenário de IA está evoluindo rapidamente, com ferramentas cada vez mais personalizáveis e integradas às plataformas de dados.
Se você ainda não começou a usar IA no seu dia a dia, agora é um ótimo momento para começar.
Comece com tarefas simples: documentação e depuração de erros são áreas de baixo risco, em que os erros são fáceis de identificar.
À medida que explorar mais casos de uso, considere construir uma biblioteca de prompts adaptada às suas tarefas mais frequentes — e vá refinando com o tempo.
E não guarde tudo só para você: compartilhar prompts e descobertas com seu time ajuda a criar uma cultura de aprendizado e experimentação.
Com o tempo, você vai desenvolver uma intuição sobre onde a IA é mais útil no seu fluxo de trabalho e como extrair o máximo dela no seu contexto específico.Se você quer se aprofundar em boas práticas de engenharia de analytics e aprender a usar ferramentas de forma estratégica, conheça a Formação em Engenharia de Analytics da Indicium Academy.
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