ARQUITETURAS DE DADOS PARA ANALYTICS: PADRÕES DE INTEGRAÇÃO, ETL/ELT E SUSTENTAÇÃO DE PIPELINES

Resumo

O presente artigo analisa arquiteturas de dados voltadas para analytics, com ênfase nos padrões de integração, nas abordagens de ETL e ELT e nos mecanismos de sustentação de pipelines analíticos, considerando a crescente necessidade organizacional de estruturar fluxos informacionais capazes de integrar múltiplas fontes, sustentar processamento contínuo e disponibilizar dados com maior consistência para uso analítico. A pesquisa foi desenvolvida por meio de abordagem qualitativa, com caráter descritivo e explicativo, apoiada em pesquisa bibliográfica, a partir da qual foram examinadas contribuições teóricas relacionadas a data warehouse, data lake, lakehouse, integração de dados, governança e operação de fluxos analíticos. Os resultados indicam que a evolução das arquiteturas de dados está associada à busca por maior flexibilidade estrutural, maior capacidade de integração e melhor coordenação entre armazenamento, processamento e consumo analítico, revelando que a eficiência dos ambientes de analytics depende do alinhamento entre modelo arquitetural, estratégia de processamento e mecanismos de sustentação dos pipelines. Verificou-se, ainda, que ETL e ELT correspondem a lógicas operacionais distintas, cuja adoção varia conforme volume, diversidade, frequência de atualização e finalidade analítica dos dados, enquanto a continuidade dos pipelines exige monitoramento, rastreabilidade, metadados e governança articulada. Conclui-se que arquiteturas de dados voltadas para analytics precisam ser compreendidas como ecossistemas integrados, nos quais estrutura, fluxo e controle operacional atuam de forma interdependente na produção de ambientes analíticos confiáveis e escaláveis.