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Engenharia de dados, na prática.
Como levar dados de qualquer origem ao destino — extração, CDC, transformação e carga, contados pelo time que constrói o Januss.
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20 artigosArquitetura medalhão: o que é, quando usar e quando é exagero
A arquitetura medalhão virou padrão de mercado, e virou exagero em muito projeto pequeno. O que cada camada resolve, o que não pode entrar em cada uma, e quando duas bastam.
Airbyte ou Januss: o conector é parecido, o resto não é
Airbyte e Januss resolvem a origem fora de catálogo do mesmo jeito. A diferença aparece no que acontece depois que o dado chega — e em quem opera a plataforma que fez isso acontecer.
O pior momento para descobrir que o dado está errado é na reunião
O pipeline rodou, o painel atualizou e ninguém foi avisado — porque nada quebrou. Quem percebe o erro costuma ser quem usa o número, e isso diz menos sobre o time do que sobre onde o teste roda.
Pentaho ou Januss: quando vale manter o que já está rodando
Trocar de ferramenta de integração raramente é sobre recursos. É sobre quem opera o servidor, quem mantém as rotinas e o que acontece quando a pessoa que montou tudo sai da empresa.
dbt, Python ou Januss: o que cada um resolve no caminho do dado
Comparar dbt, Python e Januss como se fossem alternativas leva à escolha errada. Eles cobrem trechos diferentes do caminho do dado — e o que sobra para o seu time construir muda em cada desenho.
Python no fluxo de dados: qual parte precisa mesmo ser Python
Nem todo Python no fluxo de dados é a mesma coisa. Uma camada exige a linguagem, outra é hábito, e a terceira é manutenção que ninguém contratou. Separe as três antes de decidir.