Por que a Modern Data Stack (Fivetran + dbt + Snowflake) está vencendo a corrida dos dados
Há alguns anos, montar uma infraestrutura de dados no Brasil significava contratar uma equipe de engenheiros para escrever milhares de linhas de código em Python, gerenciar servidores físicos e rezar para que a API do Facebook Ads não mudasse durante a noite. Era o “Old ETL” (Extract, Transform, Load).
Hoje, o cenário mudou drasticamente com a ascensão da Modern Data Stack. Essa nova abordagem, liderada pela trindade Fivetran, Snowflake e dbt, inverteu a lógica para ELT (Extract, Load, Transform), priorizando velocidade e agilidade. Mas por que essa combinação específica se tornou o padrão ouro para empresas que querem escalar seus analytics?
O Fim dos Conectores Caseiros: O Papel do Fivetran
O maior gargalo da engenharia de dados tradicional é a ingestão. Manter scripts personalizados para puxar dados do Salesforce, HubSpot ou Google Analytics é caro e propenso a falhas. É aqui que o Fivetran brilha.
Ele automatiza completamente a extração e o carregamento. Para quem procura um tutorial sobre Fivetran, a resposta é surpreendentemente simples: não há código. Você autentica a fonte, aponta para o destino e ele sincroniza tudo, lidando com mudanças de esquema automaticamente. Para empresas brasileiras, isso significa liberar seus engenheiros seniores (que são caros e difíceis de contratar) de tarefas repetitivas para focarem em arquitetura e valor de negócio.
Snowflake: O Coração Elástico
Uma vez que o Fivetran despeja os dados brutos, eles precisam de um lugar para viver. O Snowflake revolucionou o mercado ao separar computação de armazenamento. Isso permite que você armazene terabytes de dados a um custo baixo (similar ao S3) e ligar clusters poderosos apenas quando for rodar queries pesadas.
Essa elasticidade é crucial para o mercado nacional, onde o controle de custos (FinOps) é mandatório devido à variação cambial.
A Revolução da Transformação com dbt
Com os dados brutos no Snowflake, eles ainda não servem para análise. É aqui que entra o DBT, data build tool. O DBT permitiu algo inédito: analistas que sabem SQL podem fazer engenharia de dados.
Ao invés de transformações obscuras dentro de ferramentas de BI ou scripts Python complexos, o DBT permite modelar dados usando declarações SQL simples, versionadas no Git e documentadas automaticamente. Ele transforma o Data Warehouse em um ambiente de desenvolvimento de software maduro.
Por que essa Stack está Vencendo no Brasil?
A combinação dessas três ferramentas resolve dores latentes do nosso mercado:
- Time-to-Insight (Tempo de Resposta): O que levava meses para ser construído (trazer dados do CRM para um Dashboard), agora leva dias ou horas.
- Manutenção Reduzida: Como são ferramentas SaaS (Software as a Service), você não gerencia infraestrutura. Não há servidores para atualizar ou patches de segurança para aplicar manualmente.
- Escalabilidade de Equipe: Com o DBT, você amplia o leque de profissionais capazes de trabalhar na modelagem de dados, não dependendo apenas de Engenheiros de Dados sêniores.
Devo Migrar Sozinho ou Contratar Especialistas?
Embora as ferramentas da Modern Data Stack sejam intuitivas, a arquitetura por trás delas exige experiência. Configurar chaves de distribuição no Snowflake, organizar a linhagem de dados no DBT e garantir a segurança dos acessos são desafios que, se ignorados, geram custos altos na nuvem.
O modelo de outsourcing é ideal para essa transição. Nossa equipe já possui os aceleradores e as melhores práticas prontas para implementar Fivetran, Snowflake e DBT na sua empresa, garantindo que você pague apenas pelo que usa e extraia o máximo valor dos seus dados.
Quer modernizar sua arquitetura de dados sem dor de cabeça? Agende uma conversa com nossos arquitetos e veja como essa stack se aplica ao seu cenário.
