Overview
Building data pipelines that take raw, messy inputs and produce clean, reliable outputs for analysis and reporting. The stack varies by project, but the principles are consistent: idempotent transforms, versioned schemas, observable runs.
Tools & Patterns
- dbt for SQL-first transformation with lineage and testing
- DuckDB / Pandas for local analytical workloads
- Python for ingestion, orchestration, and custom transforms
- Power BI / Observable for dashboards and reports
Approach
Good data engineering is invisible — data consumers shouldn’t have to worry about where the numbers come from. The goal is always a pipeline that’s easy to understand, easy to test, and easy to fix when something breaks.
Visão Geral
Construção de pipelines de dados que transformam entradas brutas e desorganizadas em saídas limpas e confiáveis para análise e relatórios. A stack varia por projeto, mas os princípios são consistentes: transformações idempotentes, schemas versionados, execuções observáveis.
Ferramentas & Padrões
- dbt para transformação SQL-first com linhagem e testes
- DuckDB / Pandas para cargas analíticas locais
- Python para ingestão, orquestração e transformações customizadas
- Power BI / Observable para dashboards e relatórios
Abordagem
Boa engenharia de dados é invisível — os consumidores de dados não deveriam precisar se preocupar de onde vêm os números. O objetivo é sempre um pipeline fácil de entender, fácil de testar e fácil de corrigir quando algo quebra.