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How to Repoint dbt ETL Pipelines to Databricks

More teams are running their dbt transformations on Databricks Lakehouse: an open...

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  • Topic: Datos y Analítica — Gobierno del dato, calidad, analítica y productos de datos.
  • Source: Databricks
  • Published: 06/10/2026

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Por que importa

Em dados, o problema quase nunca é a ferramenta: é que duas áreas chamam de cliente coisas diferentes e nenhuma quer ceder. Dá para montar a plataforma mais moderna do mercado e continuar tendo três números de vendas na mesma reunião.

Meu critério é que um dado só serve se chega a tempo para a decisão que precisa apoiar. Um relatório perfeito que sai no dia oito para uma decisão tomada no dia três é um relatório inútil, por mais correto que esteja. A oportunidade manda sobre a precisão mais vezes do que se admite.

O que costuma dar errado

Onde costuma quebrar é na captura. Investe-se muito no processamento e nada no ponto em que a pessoa preenche o formulário, com pressa, sem validações e sem saber para que serve. Nenhum modelo conserta um dado que nasceu errado; só o propaga com mais autoridade.

O que observar

  • Quem responde pela qualidade do indicador quando alguém o questiona num comitê.
  • Qual decisão concreta muda com isto e quem a toma: sem isso, é mais um painel.
  • Se as definições estão acordadas entre áreas ou cada uma traz a sua para a reunião.

Como leio esta publicação

Se isto chegasse a uma organização, eu começaria acordando dez definições e não cem: o que é um cliente ativo, o que é uma venda, quando se conta. Escritas, assinadas e publicadas. É uma semana de discussão incômoda que economiza dois anos de reuniões em que ninguém se entende.

A notícia original está publicada em outro idioma; o trecho é citado como o veículo o entrega e o comentário é escrito em português.
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