De 14/04/2025 a 14/06/2025 vamos disponibilizar o módulo bônus de DuckDB e Firecrawl Para Database e Web Scraping Analytics. Esse módulo será gratuito e exclusivo para alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação da DSA (O módulo vai contar com um projeto de automação com Agentes de IA. Imperdível!). Durante esta semana publicaremos uma série de artigos sobre DuckDB e Firecrawl em nosso blog. E aqui vai o terceiro artigo. Boa leitura.

Dado seu conjunto de forças e limitações, onde o DuckDB costuma ser mais útil? A seguir listamos alguns casos de uso típicos em que essa tecnologia brilha.

Análises exploratórias locais e notebooks: Analistas de Dados e Cientistas de Dados podem usar DuckDB em notebooks (Jupyter, RStudio, etc.) para explorar datasets maiores ou realizar consultas SQL complexas sem sair do ambiente interativo. Por exemplo, investigar um dataset de logs de vários gigabytes localmente: em vez de amostrar ou lutar com Pandas, pode-se carregar o DuckDB e fazer agregações, junções e filtros com facilidade. O DuckDB é capaz de lidar com tabelas largas (muitas colunas) e grandes (milhões de linhas) mantendo performance, o que torna viável fazer análise exploratória em dados volumosos direto no laptop. Também é útil em notebooks compartilháveis, pois não requer setup – qualquer pessoa com o arquivo de banco ou os CSVs originais pode reproduzir a consulta instalando apenas o DuckDB.

Protótipos de pipelines e ETL local: Engenheiros de Dados, Engenheiros Analíticos e Engenheiros DataOps podem se beneficiar do DuckDB para prototipar pipelines de transformação e integração de dados em ambiente local antes de migrá-los para uma plataforma maior. Como o DuckDB suporta SQL completo e vários formatos, é possível montar um pipeline inteiro de leitura de arquivos bruto, junções, agregações e exportação de resultados tudo localmente. Por exemplo, combinar diversos arquivos CSV/Parquet, fazer limpeza e cálculos e gerar um output consolidado – tarefas comuns de ETL – podem ser desenvolvidas e testadas com DuckDB. Ferramentas como dbt inclusive suportam DuckDB como warehouse local, permitindo que analistas criem modelos SQL e os rodem em DuckDB para validação rápida, antes de implementar num banco corporativo. Esse uso “transitório” poupa tempo e dinheiro, já que você valida lógicas de dados sem precisar carregar tudo num data warehouse caro durante o desenvolvimento. O benchmarking de consultas também é um caso: se você quer avaliar diferentes abordagens de SQL ou desempenho de uma consulta pesada, rodá-la localmente no DuckDB (com datasets simulados ou reais) pode ser mais simples do que usar o banco de produção, especialmente nos estágios iniciais de desenvolvimento.

BI e analytics “edge” (no local onde o dado está): Por ser embutido e leve, o DuckDB possibilita levar a capacidade de análise até o local do dado, em vez de sempre trazer o dado até um servidor central. Isso abre casos em edge computing: por exemplo, dispositivos de coleta (sensores, gateways IoT, equipamentos industriais) que geram muitos dados poderiam executar agregações localmente com DuckDB e enviar apenas sumarizações para a nuvem, economizando largura de banda. Um bom exemplo seria o uso em medidores de energia conectados, onde antes todos os dados brutos iam para um servidor para análise, mas com um motor analítico embarcado local (como DuckDB) parte da análise poderia ser feita “na ponta”. Outro exemplo são aplicações mobile ou desktop que precisem fazer análises internas: imagine um app que precisa filtrar e sumarizar dados do usuário sem enviar para servidor (por privacidade); o DuckDB rodando dentro do app possibilita consultas SQL locais eficientes. De fato, o DuckDB é utilizado em cenários de análise de dados pessoais sensíveis diretamente no dispositivo, evitando subir dados privados para a nuvem. Essa capacidade de embutir um Data Warehouse em qualquer lugar (até mesmo em um navegador via DuckDB-Wasm) é bastante única.

Pipelines de Ciência de Dados e ML: Em fluxos de Machine Learning, antes de modelar é comum haver etapas pesadas de preparação de dados (feature engineering, joins entre tabelas grandes, agregações por grupos, etc.). O DuckDB pode ser uma excelente ferramenta nessas etapas de preparação e exploração de dados. Por exemplo, consolidar tabelas para montar um dataset de treino, calcular estatísticas e features agregadas, ou simplesmente consultar subsets específicos para análise – tudo isso pode ser acelerado com DuckDB comparado a fazer na mão em Pandas. E como mencionado, você pode alternar entre DuckDB e Pandas facilmente: às vezes carregar um resultado do DuckDB em um DataFrame Pandas para usar uma função de visualização ou de ML, por exemplo. Muitos Cientistas de Dados começam a incorporar DuckDB para substituir etapas de Pandas que estouram memória ou demoram, mantendo o workflow ainda inteiramente em Python/R. Além disso, como o DuckDB suporta consultas SQL complexas, analistas que preferem SQL conseguem realizar transformações avançadas (inclusive manipulação de JSON, arrays, etc. via SQL) sem precisar mudar para um ambiente SQL separado – fazem tudo dentro do notebook de data science com DuckDB.

Aplicações interativas e dashboards locais: Embora o DuckDB não seja um servidor multiusuário, nada impede de usá-lo por trás de uma aplicação de visualização ou dashboard para um único usuário ou uso local. Por exemplo, você pode ter um aplicativo desktop que carrega um arquivo de dados e permite o usuário rodar filtros e gráficos – internamente esse app pode usar DuckDB para filtrar os dados rapidamente em SQL. Ferramentas de BI locais ou exploradores de dados (tipo um “Superset offline” ou um “Excel turbo”) podem embutir o DuckDB para dar poder analítico ao usuário final sem precisar conectar em base remota. Já existem plugins que conectam DuckDB a front-ends de BI, e até o DBeaver (cliente SQL) suporta DuckDB para quem quiser manusear arquivos DuckDB via interface gráfica. Em resumo, para análise de dados local ad-hoc, o DuckDB oferece uma solução elegante: o usuário não precisa instalar um servidor de banco nem limitar-se às capacidades do Excel/Pandas, podendo aproveitar SQL completo e desempenho de banco coluna de forma transparente.

Claro que esses são apenas alguns exemplos. De modo geral, qualquer situação em que você tenha dados “parados” em algum lugar (arquivos, dataframes, etc.) e queira interrogá-los com SQL de forma rápida e simples, sem muita infraestrutura, é um bom caso para considerar o DuckDB. Ele se encaixa muito bem onde os datasets são grandes demais para o conforto do Pandas, mas pequenos o suficiente para não exigir um cluster distribuído – tipicamente na ordem de MB a centenas de GB. Não à toa, o DuckDB tem sido descrito como “trazendo a análise de dados back to the laptop”, empoderando profissionais de dados a trabalharem com big-ish data localmente.

Conclusão

O DuckDB emergiu nos últimos anos como uma solução inovadora para atender a uma necessidade cada vez mais presente: analisar dados volumosos localmente de forma simples e rápida. Posicionado entre os bancos de dados tradicionais e as bibliotecas de análise em memória, ele combina o melhor de dois mundos – a facilidade de um banco embutido (sem configuração complexa) com a potência de um engine columnar de alta performance. Como vimos, suas principais vantagens incluem integração perfeita com ambientes Python/R, suporte nativo a diversos formatos, consultas SQL eficientes e capacidade de lidar com datasets que antes exigiriam máquinas maiores ou clusters. Profissionais de tecnologia como engenheiros de dados, cientistas e desenvolvedores podem se beneficiar do DuckDB para acelerar etapas de processamento e exploração de dados, reduzindo a dependência de infraestrutura pesada em muitas situações.

De 14/04/2025 a 14/06/2025 vamos disponibilizar o módulo bônus de DuckDB e Firecrawl Para Database e Web Scraping Analytics. Esse módulo será gratuito e exclusivo para alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação da DSA. Se ainda não é aluno da DSA, o que está esperando? Clique no link abaixo e faça sua inscrição:

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Referências:

An Introduction to DuckDB