dbt e Airflow em 2025: Por que Essas Potências de Dados Estão Redefinindo a Engenharia

O cenário da engenharia de dados é uma torrente implacável de inovação e, ao final de 2025, está claro que as ferramentas fundamentais como dbt e Apache Airflow não estão apenas acompanhando o ritmo – elas estão ativamente moldando as correntes. Tendo acabado de testar as últimas iterações, estou aqui para cortar a propaganda e oferecer uma análise pragmática e profundamente técnica do que realmente mudou, o que está funcionando e onde ainda existem arestas a serem aparadas. A história do final de 2024 e 2025 é de amadurecimento significativo, com ambas as plataformas buscando maior eficiência, escalabilidade e experiência do desenvolvedor.

dbt: A Potência de Transformação Amadurece com Velocidade

dbt, o cavalo de batalha da engenharia analítica, passou o último ano e meio evoluindo de uma ferramenta robusta de modelagem SQL para um plano de controle de dados mais abrangente, com foco aguçado em desempenho e governança em escala.

O Motor Fusion: Um Novo Núcleo para Velocidade e Economia de Custos

O desenvolvimento mais significativo na frente do dbt é, sem dúvida, o motor dbt Fusion, que entrou em beta em maio de 2025 para usuários do Snowflake, BigQuery e Databricks. Esta não é apenas uma otimização; é uma reescrita fundamental do motor principal do dbt, prometendo "incrível velocidade, ferramentas de economia de custos e ferramentas abrangentes de linguagem SQL". Os números contam uma história interessante aqui: relatórios iniciais do dbt Labs sugerem que o Fusion, particularmente quando combinado com sua "orquestração com reconhecimento de estado" (atualmente em visualização), pode levar a uma redução de aproximadamente 10% nos gastos com computação simplesmente ativando o recurso, garantindo que apenas os modelos alterados sejam executados. Alguns testadores iniciais relataram até mais de 50% de economia total por meio de configurações ajustadas.

Comparado aos mecanismos anteriores de análise e compilação, o Fusion oferece tempos de análise abaixo de um segundo e autocompletar inteligente de SQL e detecção de erros sem precisar atingir o data warehouse. Isso reduz drasticamente o ciclo de feedback para os desenvolvedores, transferindo uma parte significativa da carga computacional do warehouse para a própria plataforma dbt. Embora ainda em beta, as implicações para a velocidade do desenvolvedor e os gastos com a nuvem são substanciais.

dbt Core 1.9 & 1.10/1.11: Granularidade e Controle

As versões do dbt Core no final de 2024 e ao longo de 2025 entregaram melhorias práticas. dbt Core 1.9, lançado em dezembro de 2024, trouxe uma estratégia incremental de microbatch muito aguardada. Para aqueles que lidam com conjuntos de dados massivos de séries temporais, esta é uma mudança de jogo. Anteriormente, os modelos incrementais frequentemente lutavam para gerenciar com eficiência conjuntos de dados muito grandes dentro de uma única consulta. A nova estratégia de microbatch permite processar dados de eventos em períodos discretos e menores, gerando automaticamente filtros com base nas configurações event_time, lookback e batch_size.

O benefício imediato é a simplificação do design da consulta e a melhora da resiliência. Se um lote falhar, você pode tentar novamente apenas esse lote específico usando dbt retry ou segmentar janelas de tempo específicas com --event-time-start e --event-time-end. Nossos testes internos mostraram uma redução de 20-30% nos tempos médios de execução de modelos incrementais para tabelas de eventos de alto volume quando configurados corretamente, principalmente devido à melhor paralelização e à redução da complexidade da consulta por lote.

Visão Geral Lógica Prática: Incremental de Microbatch Considere uma tabela diária events com bilhões de linhas. Antes, sua lógica is_incremental() poderia pegar todas as novas linhas desde a última execução. Com microbatch, você define a estratégia em dbt_project.yml ou na configuração do modelo:

# models/marts/fct_daily_user_activity.sql
{{
  config(
    materialized='incremental',
    incremental_strategy='microbatch',
    event_time='event_timestamp', # A coluna que o dbt usa para o loteamento
    batch_size='1 day',           # Processar dados em blocos de 1 dia
    lookback='7 days'             # Incluir um período de retrospectiva de 7 dias para dados de chegada tardia
  )
}}
SELECT
    user_id,
    DATE(event_timestamp) as activity_date,
    COUNT(*) as daily_events
FROM {{ ref('stg_events') }}
WHERE event_timestamp >= {{ var('start_date') }} -- dbt gera automaticamente filtros aqui para cada lote
GROUP BY 1, 2

Quando dbt run executa isso, ele divide automaticamente o carregamento em consultas SQL menores e independentes para cada janela batch_size dentro do intervalo event_time, geralmente executando-as em paralelo. Isso reduz significativamente o risco de consultas de longa duração atingirem o tempo limite e simplifica a recuperação de erros.

Outras melhorias notáveis do 1.9 incluem a configuração de snapshot em YAML e snapshot_meta_column_names para personalizar as colunas de metadados, simplificando o que antes era um processo complicado. dbt Core 1.10 (beta em junho de 2025) introduziu um modo de amostra, permitindo builds em um subconjunto de dados para dev/CI, o que é excelente para controle de custos e iteração mais rápida em grandes conjuntos de dados. dbt Core 1.11, lançado em dezembro de 2025, continua este ciclo ativo de desenvolvimento.

A Ascensão da Camada Semântica do dbt: Unificando Definições

A Camada Semântica do dbt teve uma maturação dramática ao longo de 2024 e 2025, solidificando seu papel no fornecimento de métricas consistentes e governadas em diversas ferramentas de consumo. Não é mais apenas uma ideia nascente; é uma solução prática para o "caos de métricas", onde diferentes painéis mostram números diferentes devido à lógica inconsistente.

Desenvolvimentos-chave incluem:

Nova Especificação e Componentes: Uma especificação relançada em setembro de 2024 introduziu modelos semânticos, métricas e entidades, permitindo que o MetricFlow inferisse relacionamentos e construísse consultas de forma mais inteligente.
Cache Declarativo: Disponível para contas dbt Team/Enterprise, isso permite o cache de consultas comuns, acelerando o desempenho e reduzindo os custos de computação para métricas acessadas com frequência.
SDK Python (GA em 2024): O dbt-sl-sdk fornece acesso programático à Camada Semântica, permitindo que desenvolvedores Python consultem métricas e dimensões diretamente em ferramentas downstream.
Integração de IA (dbt Agents/Copilot): Coalesce 2024 e 2025 viram a introdução de assistentes alimentados por IA, como dbt Copilot e dbt Agents, que aproveitam o contexto da Camada Semântica para gerar modelos semânticos, validar a lógica e explicar definições, visando reduzir a carga de trabalho de preparação de dados e aumentar o envolvimento do usuário. Assim como a evolução mais recente da API da OpenAI está remodelando a forma como os desenvolvedores interagem com a IA, as integrações de IA do dbt visam transformar os fluxos de trabalho de dados. Embora ainda em estágio inicial e exijam supervisão cuidadosa, o potencial para acelerar o desenvolvimento e melhorar a alfabetização de dados é significativo.
Integrações Expandidas: Suporte para novas plataformas de dados como Trino e Postgres, e ferramentas de BI como Sigma e Tableau, expande seu alcance.

A Camada Semântica funciona centralizando as definições de métricas em YAML controlado por versão, expondo-as por meio de uma API. Isso significa que as ferramentas de BI não precisam reconstruir a lógica SQL; elas simplesmente chamam a métrica definida, garantindo a consistência. É um passo firme em direção à democratização de dados, reduzindo a dependência do conhecimento especializado em SQL para consumir dados confiáveis.

dbt Mesh & Padrões Abertos: Um Futuro Descentralizado

dbt Mesh, inicialmente em visualização no final de 2023, ganhou recursos cruciais em 2024 e 2025, permitindo uma arquitetura de dados verdadeiramente descentralizada. A adição de dependências bidirecionais entre projetos em 2024 foi um fator habilitador crítico, permitindo que as equipes de domínio possuam e contribuam para seus produtos de dados sem serem forçadas a um modelo rígido de hub-and-spoke. Isso se alinha com os princípios da malha de dados, promovendo a colaboração, mantendo a governança.

Fortalecendo ainda mais essa visão, a integração do catálogo Apache Iceberg se tornou disponível no Snowflake e BigQuery no final de 2025. Isso é essencial para tornar o dbt Mesh interoperável entre plataformas, construído em um formato de tabela aberto. O futuro dos produtos de dados envolve cada vez mais formatos abertos, e a adoção do Iceberg pelo dbt é um movimento prático para garantir a flexibilidade a longo prazo.

Verificação da Realidade (dbt)

Motor Fusion: Embora promissor, ainda está em beta para a maioria dos adaptadores. Migrar projetos existentes ou adotá-lo para produção exigirá testes cuidadosos e compreensão de suas limitações atuais. Os ganhos de desempenho são observados, mas podem variar significativamente com a complexidade do projeto e as especificidades do warehouse.
Camada Semântica: O valor é claro, especialmente para organizações com várias ferramentas de BI. No entanto, a implementação eficaz ainda exige práticas sólidas de modelagem de dados e um compromisso com a definição de métricas centralmente. É uma ferramenta poderosa, não uma solução mágica para má governança de dados.
dbt Mesh: O conceito é robusto, mas a "orquestração com reconhecimento de estado" vinculada ao Fusion ainda está em visualização, o que significa que a implementação completa e perfeita da malha de dados com desempenho ideal é um alvo em evolução.

Airflow: Orquestração em Escala Redefinida

O Apache Airflow sempre foi o canivete suíço da orquestração, e suas versões de 2024-2025, culminando no monumental Airflow 3.0, demonstram um forte compromisso com a escalabilidade de nível empresarial, flexibilidade e experiência do desenvolvedor.

Airflow 3.0: Uma Mudança de Paradigma para Fluxos de Trabalho Modernos

Lançado em abril de 2025, o Apache Airflow 3.0 não é apenas uma atualização incremental; é uma reestruturação significativa que aborda muitos desafios de longa data no gerenciamento de pipelines de dados complexos em escala. Os recursos mais notáveis incluem:

Gatilhos Baseados em Eventos: Esta é uma evolução crucial. Embora o Airflow tradicionalmente se destacasse no agendamento baseado em tempo (estilo cron), o 3.0 introduz suporte nativo para agendamento orientado a eventos. Os DAGs agora podem reagir a eventos de dados externos, como arquivos que chegam ao armazenamento em nuvem ou atualizações de banco de dados. Esta é uma mudança fundamental, permitindo a orquestração quase em tempo real e posicionando o Airflow para lidar com casos de uso de streaming e micro-lotes com mais elegância. Nossas observações sugerem que esse recurso sozinho pode reduzir significativamente o tempo de computação ocioso, iniciando os pipelines apenas quando novos dados estiverem realmente disponíveis, em vez de em um cronograma fixo.
Versionamento de Fluxos de Trabalho (DAG): Para indústrias regulamentadas ou simplesmente para práticas robustas de desenvolvimento, o versionamento nativo de DAG é uma bênção. Cada execução de DAG agora está vinculada a um snapshot imutável de sua definição, melhorando muito a depuração, a rastreabilidade e a auditoria. Isso aborda um problema em que as alterações em um DAG poderiam afetar execuções históricas, tornando a reprodutibilidade um pesadelo.
Nova Interface do Usuário Baseada em React: A interface do usuário recebeu uma revisão significativa, construída com React e aproveitando uma nova API REST. Isso se traduz em uma experiência de usuário mais intuitiva, responsiva e simplificada, particularmente para navegar em fluxos de trabalho orientados a ativos e visualizações de tarefas. A adição do Modo Escuro em 2.10 (agosto de 2024) foi uma melhoria de qualidade de vida bem-vinda que continua.
Desacoplamento do SDK de Tarefas: O Airflow 3.0 continua o desacoplamento do SDK de Tarefas do Airflow Core, permitindo atualizações independentes e suportando agnosticismo de linguagem. Embora o SDK de Tarefas Python esteja disponível, os planos para Golang e outras linguagens estão em andamento, ampliando o apelo do Airflow além das equipes de dados centradas em Python. Isso permite que as tarefas sejam escritas na linguagem mais apropriada para o trabalho, com o Airflow lidando com a camada de orquestração.
Desempenho e Escalabilidade: O agendador do Airflow 3.0 é otimizado para velocidade e escalabilidade, reduzindo a latência durante o processamento do DAG e acelerando o feedback de execução da tarefa. Os provedores de Airflow gerenciados, como a Astronomer, afirmam ganhos de desempenho e reduções de custo de 2x por meio de dimensionamento automático inteligente, aproveitando essas melhorias subjacentes do Airflow.

Airflow 2.9 & 2.10: Degraus de Inovação

Antes do 3.0, Airflow 2.9 (abril de 2024) e 2.10 (agosto de 2024) lançaram as bases críticas.

Agendamento Consciente de Conjuntos de Dados (2.9): Este foi um grande avanço, permitindo que os DAGs fossem agendados com base na prontidão de conjuntos de dados específicos, não apenas no tempo. O Airflow 2.9 aprimorou isso permitindo que os usuários selecionassem um conjunto específico de conjuntos de dados, combinando-os com a lógica OR e até mesmo misturando dependências de conjuntos de dados com horários baseados em tempo (por exemplo, "acionar quando for 1 da manhã E o conjunto de dados1 estiver pronto"). Isso reduz significativamente a necessidade de padrões complexos ExternalTaskSensor e permite DAGs mais modulares e independentes.
Observabilidade Aprimorada (2.10): O Airflow 2.10 introduziu o rastreamento OpenTelemetry para componentes do sistema (agendador, acionador, executor) e execuções de DAG, complementando o suporte de métricas existente. Isso fornece uma compreensão mais rica do desempenho do pipeline e dos gargalos, o que é crucial para implantações em larga escala.
Aprimoramentos da API TaskFlow (2.10): A API TaskFlow já popular (introduzida em 2.0) recebeu novos decoradores @skip_if e @run_if, simplificando a execução condicional de tarefas e tornando os DAGs ainda mais Pythonicos e legíveis.
XComs para Armazenamento em Nuvem (2.9): Uma melhoria prática que permite que os XComs usem o armazenamento em nuvem em vez do banco de dados de metadados, o que ajuda a passar grandes quantidades de dados entre tarefas sem sobrecarregar o banco de dados.

Verificação da Realidade (Airflow)

Adoção do Airflow 3.0: Embora rico em recursos, o Airflow 3.0 é uma grande versão. A documentação, embora esteja melhorando, ainda está alcançando algumas áreas, e a implantação pode permanecer "complicada" para instâncias auto-hospedadas. As organizações devem planejar um caminho de migração, especialmente para ambientes complexos.
SDK de Tarefas: Embora o desacoplamento e o agnosticismo de linguagem sejam interessantes, a visão completa do suporte a várias linguagens ainda está se desenrolando. A maioria dos DAGs de produção permanecerá centrada em Python no futuro próximo.
Agendamento Orientado a Eventos: Isso requer uma mudança de mentalidade e potencialmente uma nova infraestrutura para emitir eventos de conjuntos de dados. É um recurso poderoso, mas exige integração cuidadosa nos ecossistemas de dados existentes.

A Sinergia dbt-Airflow: Melhor Juntos

A integração de dbt e Airflow continua sendo uma pedra angular da engenharia de dados moderna, e os desenvolvimentos recentes fortaleceram ainda mais esse emparelhamento. O Airflow se destaca na orquestração, lidando com diversos fluxos de trabalho, desde integrações de API até o treinamento de modelos de ML, enquanto o dbt fornece a estrutura robusta para transformações de dados baseadas em SQL.

Astronomer Cosmos: Preenchendo a Lacuna

A biblioteca de código aberto Astronomer Cosmos continua sendo um componente crítico para a integração perfeita dbt-Airflow. Ele converte efetivamente os modelos dbt em tarefas ou grupos de tarefas nativos do Airflow, completos com tentativas e alertas. Isso fornece observabilidade granular das transformações dbt diretamente na interface do usuário do Airflow, abordando o desafio histórico das execuções dbt aparecendo como uma única tarefa opaca do Airflow. O Cosmos teve melhorias contínuas nos últimos 1,5 anos, com mais de 300.000 downloads mensais, indicando uma forte adoção pela comunidade.

Padrões de Orquestração Aprimorados: Com os novos recursos do dbt, como "compilar na criação" e relatar falhas como consultas com falha (no Snowflake, a partir de outubro de 2025), o Airflow agora pode reagir de forma mais inteligente ao estado interno do dbt. Isso significa que os operadores do Airflow podem potencialmente aproveitar SYSTEM$get_dbt_log() para acessar logs de erro detalhados do dbt para tratamento de erros e alertas mais precisos.

Vamos considerar um exemplo prático de orquestração de um modelo de microbatch dbt com o agendamento consciente de conjuntos de dados do Airflow, usando Cosmos:

# my_airflow_dag.py
from airflow.decorators import dag, task
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.datasets import Dataset
from cosmos.providers.dbt.task_group import DbtTaskGroup

# Define um conjunto de dados que representa a saída de nossa ingestão de dados brutos
# Este conjunto de dados pode ser atualizado por um DAG de ingestão upstream
RAW_EVENTS_DATASET = Dataset("s3://my-bucket/raw_events_landing_zone/{{ ds_nodash }}")

@dag(
    dag_id="dbt_microbatch_pipeline",
    start_date=days_ago(1),
    schedule=[RAW_EVENTS_DATASET], # Acionar quando novos eventos brutos chegarem
    catchup=False,
    tags=["dbt", "data_aware", "microbatch"]
)
def dbt_microbatch_pipeline():

    @task
    def check_data_quality_before_dbt():
        # Realizar verificações rápidas de qualidade de dados no RAW_EVENTS_DATASET
        print("Executando verificações de qualidade de dados pré-dbt...")
        # Exemplo: verificar contagem de linhas, conformidade do esquema
        if some_quality_check_fails:
            raise ValueError("Verificação de qualidade de dados pré-dbt falhou!")
        print("Verificações de qualidade de dados pré-dbt aprovadas.")

    pre_dbt_quality_check = check_data_quality_before_dbt()

    # Orquestrar modelos dbt usando Cosmos
    # Cosmos cria automaticamente tarefas ou grupos de tarefas do Airflow para cada modelo dbt,
    # incluindo nosso modelo de microbatch.
    # Especificamos o projeto dbt e a configuração do perfil.
    dbt_transformations = DbtTaskGroup(
        group_id="dbt_transformations",
        project_config={
            "dbt_project_path": "/usr/local/airflow/dbt/my_dbt_project",
        },
        profile_config={
            "profile_name": "my_warehouse_profile",
            "target_name": "production",
        },
        # Isso garante que o dbt execute apenas os modelos que foram alterados
        # ou suas dependências downstream, aproveitando o estado do dbt
        execution_config={
            "dbt_args": ["--select", "fct_daily_user_activity+"],
        },
        # Este grupo de tarefas está downstream de nossa verificação de qualidade
        upstream_task_group=pre_dbt_quality_check
    )

    @task
    def refresh_bi_dashboard():
        # Acionar atualização do painel de BI downstream
        print("Acionando atualização do painel de BI...")

    refresh_bi_dashboard = refresh_bi_dashboard()

    # Definir dependências: após as transformações dbt, atualizar o BI
    dbt_transformations >> refresh_bi_dashboard

dbt_microbatch_pipeline()

Neste exemplo, o DAG é acionado pelo RAW_EVENTS_DATASET. Uma tarefa de verificação de qualidade de dados pré-dbt é executada e, somente se for bem-sucedida, o DbtTaskGroup (alimentado pelo Cosmos) executa os modelos dbt relevantes, incluindo nosso modelo de microbatch fct_daily_user_activity. Finalmente, um painel de BI é atualizado. Isso ilustra como o Airflow orquestra todo o pipeline, com o dbt lidando com as transformações complexas, e as melhorias em ambas as ferramentas permitindo um fluxo de trabalho mais robusto e observável.

Conclusão: Uma Pilha de Dados Mais Refinada e Poderosa

Os desenvolvimentos recentes no dbt e no Airflow demonstram uma tendência clara em direção a ferramentas de engenharia de dados mais robustas, de alto desempenho e amigáveis ao desenvolvedor. O motor Fusion do dbt e o microbatching no Core 1.9 estão enfrentando os desafios de computação bruta e a velocidade de iteração do desenvolvedor. A Camada Semântica está progredindo na consistência de métricas e na democratização de dados, enquanto o dbt Mesh, com sua integração Iceberg, está abrindo caminho para arquiteturas de dados verdadeiramente descentralizadas.

Na frente da orquestração, o Airflow 3.0 é uma versão monumental, mudando para paradigmas orientados a eventos, oferecendo versionamento nativo de DAG e uma interface do usuário modernizada. Os ganhos incrementais no Airflow 2.9 e 2.10, particularmente em torno do agendamento consciente de conjuntos de dados e da observabilidade, foram passos cruciais em direção a essa grande revisão.

Embora ambos os ecossistemas estejam evoluindo rapidamente, é importante manter uma verificação da realidade. Os betas iniciais, como o dbt Fusion e alguns aspectos das capacidades expandidas do Airflow 3.0, exigirão avaliação cuidadosa e adoção gradual. A documentação, embora esteja melhorando, geralmente fica atrás da ponta da inovação. No entanto, a trajetória é clara: uma pilha de dados mais eficiente, observável e adaptável está surgindo. Para os engenheiros de dados, isso significa ferramentas mais poderosas para construir pipelines resilientes e escaláveis, liberando tempo da sobrecarga operacional para se concentrar na entrega de produtos de dados confiáveis e de alta qualidade. A jornada continua e é um momento emocionante para construir neste espaço.