Trilha Engenheiro de Analytics: tudo o que estudar, tópico por tópico

Escrita de SQL analítico usando funções de janela, expressões de tabela comuns, consultas recursivas e padrões avançados de agregação para transformar dados brutos em saídas significativas

Aplicação de padrões comuns de transformação incluindo pivot, unpivot, deduplicação, conversão de tipos, geração de date spine e criação de chaves substitutas

Compreensão da estrutura de projeto dbt, materializações de modelos, funções ref/source, o DAG e o ciclo de vida build/run/test

Uso de macros Jinja, estruturas de controle e variáveis dentro do dbt para criar transformações SQL DRY, reutilizáveis e testes de schema customizados

Organização de projetos dbt em camadas staging, intermediária e marts com fronteiras claras de propriedade, padrões de nomenclatura e estratégias de materialização

Aplicação dos princípios de modelagem dimensional Kimball incluindo esquemas estrela, tabelas fato e dimensão, definição de granularidade, dimensões conformadas e tabelas bridge

Implementação de estratégias SCD Tipo 1, 2 e 3 usando snapshots dbt e modelos incrementais, tratamento de dados atrasados e correções retroativas

Estabelecimento e aplicação de convenções de nomenclatura consistentes, guias de estilo SQL e padrões de organização de modelos na equipe de analytics engineering

Escrita e manutenção de testes de schema genéricos (unique, not_null, accepted_values, relationships) e testes de dados customizados no dbt para detectar problemas de qualidade antes que cheguem aos consumidores

Implementação de verificações de contagem de linhas, monitoramento de freshness, validações de distribuição e detecção de anomalias como parte do pipeline de dados

Manutenção de documentação de modelos em arquivos YAML, geração de dicionários de dados e uso do dbt docs para criar um catálogo vivo do data warehouse

Definição de acordos explícitos entre produtores e consumidores de dados sobre schema, SLAs, garantias de freshness e mudanças breaking permitidas

Compreensão da arquitetura, modelos de precificação e diferenças de dialeto SQL entre os principais data warehouses na nuvem e escolha da plataforma certa para os requisitos da carga de trabalho

Redução de gastos com warehouse através de otimização de queries, dimensionamento de warehouse, auto-suspend, clustering, particionamento e monitoramento de recursos

Uso de views materializadas, modelos incrementais e cache de queries para equilibrar requisitos de freshness contra custo de computação e latência de queries

Definição de métricas de negócio em uma camada semântica centralizada usando dbt metrics, Looker LookML ou ferramentas similares para garantir definições consistentes de métricas na organização

Construção de pipelines de integração e entrega contínua para projetos dbt, incluindo slim CI, estado diferido e testes automatizados em pull requests

Rastreamento de linhagem de dados da fonte ao dashboard, execução de análise de impacto antes de mudanças de schema e uso de linhagem para depurar problemas de qualidade de dados

Gerenciamento de projetos dbt com fluxos de trabalho Git incluindo estratégias de branching, processos de code review e tratamento de migrações para mudanças breaking de schema

Implementação de controle de acesso baseado em roles, segurança a nível de coluna, mascaramento de PII e frameworks de conformidade para dados sensíveis no warehouse

Sincronização de dados transformados do warehouse de volta para ferramentas operacionais como CRMs, plataformas de marketing e sistemas de customer success usando pipelines de reverse ETL

Modelagem de dados para analytics quase em tempo real usando ingestão streaming, padrões micro-batch e arquiteturas híbridas batch-streaming

Aplicação dos princípios de data mesh — propriedade por domínio, dados como produto, plataforma self-service e governança federada — para escalar analytics engineering na organização

Estruturação de equipes de analytics engineering, definição de papéis e responsabilidades, estabelecimento de programas de onboarding e construção de uma cultura de qualidade de dados