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O Apache Spark virou o motor padrão para processar grandes volumes de dados em empresas que exigem velocidade. Times de dados usam essa tecnologia para rodar pipelines, treinar modelos de machine learning e analisar terabytes em poucos minutos. No entanto, muita gente conhece o nome sem entender como a ferramenta funciona por dentro nem onde […]
Empresas acumulam dados em volumes cada vez maiores, mas continuam lentas para transformar essa matéria-prima em decisão. Entre a ingestão de um evento e o insight chegar ao painel de um diretor, um pipeline passa por dezenas de etapas manuais, frágeis e sem rastreabilidade. O resultado é previsível: dashboards desatualizados, relatórios contestados e times de […]
Pipelines de dados quebram em silêncio. Uma fonte para de atualizar, um schema muda sem aviso, um job de ETL processa metade do volume esperado. O dashboard do time de negócio continua mostrando número. Semanas depois, alguém percebe que a decisão foi tomada em cima de dados errados. Data Observability é a disciplina que previne […]
Segunda-feira, 8h. O painel de vendas abre com o número de sexta. Ninguém foi avisado. O servidor está no ar, o job da madrugada terminou com status de sucesso e todos os alertas de infraestrutura seguem verdes. O job realmente terminou bem. Ele apenas processou zero linha, porque a origem mudou o nome de uma […]
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