Imagine fazer uma pergunta a um Agente de IA: “Quais produtos venderam mais, porém ficaram menos rentáveis no último trimestre?” Em poucos segundos, ele consulta informações, organiza uma análise e apresenta possíveis explicações. Para quem recebe a resposta, o processo parece simples.

Agora imagine que parte das vendas esteja duplicada e que os custos utilizados no cálculo pertençam a outro período. Ou que os dados no banco de dados estejam repletos de problemas de formatação ou padronização. Ou ainda, que nomes de tabelas e mesmo os dados estejam com códigos que não fazem sentido sem acesso à documentação do modelo de dados (e acredite, isso é muito comum por aí). Ou pior, por falta de gestão adequada, uma área alterou os dados que estão sendo usados por aplicações de IA em outra área de negócio. O agente pode construir uma explicação convincente sobre uma queda de rentabilidade que os dados disponíveis nem sequer permitem medir corretamente. Principalmente se quem estiver usando o Agente de IA não fizer ideia de que os dados podem apresentar esses e outros tipos de problemas.

Esse exemplo mostra por que a construção de aplicações corporativas com IA exige atenção ao caminho que a informação percorre até chegar ao modelo. A confiança em uma resposta começa na forma como os dados são integrados, preparados e disponibilizados.

É nesse trabalho que a Engenharia de Dados se conecta aos Agentes de IA. Compreender essa relação ajuda a construir aplicações capazes de lidar com as diferenças entre sistemas, as regras do negócio e as mudanças que acontecem na operação de uma empresa.

Este artigo ajuda a compreender como essa relação funciona e como Engenharia de Dados se conecta aos Agentes de IA.

Uma Pergunta de Negócio Pode Depender de Vários Sistemas

Um Agente de IA pode utilizar um modelo de linguagem para decidir quais ferramentas consultar e quais etapas executar em busca de um objetivo. Essas ferramentas permitem acessar informações externas e observar os resultados das ações realizadas. O comportamento depende da arquitetura e dos limites definidos para a aplicação.

Na pergunta sobre rentabilidade, por exemplo, as vendas poderiam estar em uma plataforma de comércio eletrônico, os custos no ERP e as informações sobre clientes no CRM. A análise depende de relacionar esses registros corretamente.

Essa integração envolve decisões sobre identificadores, formatos e atualização. Um mesmo cliente pode ter códigos diferentes em dois sistemas. Uma devolução pode ser registrada depois da venda. Um arquivo pode ser enviado novamente após uma falha de comunicação.

Nesse último caso, o pipeline precisa reconhecer o que já foi processado. É a ideia de idempotência: repetir o processamento da mesma entrada deve preservar o resultado esperado, sem criar efeitos indevidos, como duplicar uma venda. A frequência das cargas, o uso de atualizações incrementais e a captura de alterações nos sistemas de origem devem acompanhar a necessidade de atualização da aplicação.

São decisões que afetam diretamente aquilo que o agente consegue observar. Uma análise sobre o trimestre encerrado e uma consulta sobre o estoque disponível agora exigem cuidados diferentes com a atualização dos dados.

Os Números Precisam Ter Um Significado Definido

Depois de integrar as fontes, é necessário organizar os dados de acordo com a pergunta que será respondida. No exemplo da rentabilidade, isso inclui definir quais custos entram no cálculo, como tratar devoluções e a que período cada valor pertence.

A granularidade também importa. Ela representa o nível de detalhe de cada registro. Uma tabela pode ter uma linha por pedido, enquanto outra possui uma linha por item vendido. Associar o valor total do pedido a cada item e depois somá-lo pode multiplicar artificialmente o faturamento.

A modelagem analítica torna essas relações explícitas. Um Data Mart de rentabilidade, por exemplo, reúne dados preparados para esse assunto, com regras de cálculo, chaves e relacionamentos que sustentam as consultas. Assim, a aplicação consegue trabalhar com medidas cujo significado foi estabelecido.

Ferramentas como o dbt permitem expressar testes sobre os dados, verificando unicidade, ausência de valores nulos em campos obrigatórios e relacionamentos entre registros. Também é possível criar testes para regras específicas do negócio.

A IA pode apoiar a escrita de SQL e a elaboração desses testes. A revisão precisa conferir se o resultado respeita a definição do indicador e se os totais correspondem às fontes. Uma consulta que executa sem erro ainda precisa passar por essa verificação.

Documentos Também Precisam de Engenharia

Parte do conhecimento necessário para interpretar uma análise pode estar em documentos. Uma política comercial, por exemplo, pode explicar por que determinados clientes receberam descontos maiores durante uma campanha.

Preparar esse material exige preservar as relações entre texto, tabelas e condições de aplicação. Se um trecho informa um percentual de desconto e outro apresenta suas exceções, separar os dois sem manter essa relação pode comprometer a interpretação. A segmentação de documentos precisa considerar seu significado e conservar referências à origem do conteúdo. 

O RAG, sigla para geração aumentada por recuperação, permite buscar informações externas e fornecer o conteúdo recuperado ao modelo como contexto para uma resposta. Os embeddings, representações numéricas do conteúdo, podem apoiar a busca por similaridade. A recuperação híbrida combina busca textual e vetorial para localizar informações relevantes. 

No exemplo da rentabilidade, uma consulta SQL pode calcular vendas e custos, enquanto a recuperação de documentos ajuda a localizar a política comercial que explica os descontos. Cada mecanismo atende a uma necessidade da análise.

Também pode ser necessário extrair informações de documentos para campos estruturados, com tipos e regras de validação. Quando a extração deixa dúvidas sobre um valor ou uma condição, encaminhar o caso para revisão humana preserva a incerteza até que exista evidência suficiente para resolvê-la.

A Qualidade Precisa Acompanhar Cada Atualização

Um pipeline pode terminar sem falhas técnicas e publicar dados inadequados para uso. O arquivo foi lido, as transformações rodaram e a tabela foi atualizada, mas parte das vendas do período pode estar ausente.

Contratos de dados ajudam a tornar explícitas as expectativas entre quem produz e quem consome a informação. Eles podem definir a estrutura esperada, campos obrigatórios, tipos e critérios de qualidade. Essas expectativas orientam verificações antes da publicação.

No nosso exemplo, conferir apenas se o campo de receita existe seria insuficiente. Também seria necessário verificar duplicidades, relacionamentos com produtos e a reconciliação dos totais com os sistemas de origem.

Quando uma verificação crítica falha, o fluxo pode bloquear a publicação e separar os registros para investigação. A definição desse comportamento precisa considerar a gravidade do problema e os critérios de aceitação estabelecidos para o produto de dados.

Mudanças na distribuição dos valores também merecem atenção. Uma elevação nos descontos pode indicar um problema de integração ou refletir uma campanha legítima. Detectar a mudança é o início da investigação; compreender sua causa exige contexto do negócio e evidências sobre o processamento.

Metadados e Permissões Orientam o Uso da Informação

Para utilizar uma informação com responsabilidade, a aplicação precisa conhecer suas condições de uso. Uma política comercial pode ter sido substituída. Uma tabela pode estar atualizada apenas até o dia anterior. Um documento pode estar disponível somente para determinada equipe.

Os metadados registram essas características. Um catálogo pode apresentar descrições, responsáveis e indicadores de atualização. A linhagem permite acompanhar de onde os dados vieram e quais transformações sofreram. Essas informações ajudam a selecionar fontes e a investigar resultados inesperados.

Em uma base de conhecimento, a atualização também envolve administrar versões. Uma política substituída precisa deixar de aparecer como orientação vigente, preservando o histórico quando ele for necessário para consultas sobre períodos anteriores.

As permissões devem ser aplicadas antes de o conteúdo chegar ao modelo. Documentos recuperados também podem conter instruções maliciosas, o que exige tratá-los como entradas não confiáveis. Mesmo com RAG, a qualidade da recuperação e a correção das respostas precisam ser avaliadas.

Com esses cuidados, a aplicação passa a ter elementos para contextualizar uma resposta, indicar sua origem e reconhecer limitações nos dados disponíveis.

Agentes Podem Apoiar o Próprio Trabalho de Engenharia

A relação entre dados e agentes funciona em duas direções. A Engenharia de Dados prepara informações para consumo pelas aplicações de IA. Ao mesmo tempo, agentes podem apoiar tarefas de preparação e investigação dessas informações. Um agente pode inspecionar metadados e sugerir como relacionar campos de sistemas diferentes. Pode auxiliar na documentação de uma transformação ou reunir evidências sobre uma falha, consultando registros de execução, dependências e amostras dos dados.

Se uma carga de vendas apresentar valores inesperados, por exemplo, ele pode ajudar a comparar o processamento atual com o histórico e formular hipóteses sobre o que mudou. A equipe ganha um ponto de partida para verificar a causa e decidir a correção.

Essa assistência precisa ser combinada com etapas previsíveis. Transformações e verificações com regras definidas podem permanecer em fluxos determinísticos, enquanto a investigação de situações variáveis recebe apoio dos agentes. A distinção entre workflows predefinidos e agentes que decidem seus próximos passos ajuda a orientar essa escolha de arquitetura.

As propostas de alteração continuam sujeitas à validação adequada. Mudar uma regra de cálculo ou um limite de qualidade exige avaliar o impacto sobre as informações que serão publicadas.

A Solução Precisa Continuar Funcionando Amanhã

Depois de preparar e validar os dados, ainda existe o trabalho de manter o processo em operação. As fontes mudam, cargas atrasam e correções podem exigir o reprocessamento de períodos anteriores.

A orquestração coordena as dependências entre as etapas. No exemplo da rentabilidade, a publicação precisa considerar a disponibilidade dos dados de vendas e custos referentes ao período analisado. Se uma parte da atualização falhar, o fluxo deve lidar com isso de acordo com regras de recuperação e encaminhamento definidas.

É nesse contexto que os produtos de dados se tornam úteis. Uma tabela analítica, uma API de consulta ou uma base de conhecimento pode ser disponibilizada com documentação, responsabilidades e condições claras de consumo. Outros sistemas passam a ter uma forma definida de acessar e interpretar a informação.

Essa base sustenta aplicações de Agentic BI, nas quais agentes apoiam análises e processos de Business Intelligence. A experiência de fazer uma pergunta em linguagem natural depende do trabalho que mantém as fontes adequadas para consulta ao longo do tempo.

Como Desenvolver Essa Base na Prática?

Aprender essa integração exige acompanhar o percurso dos dados e compreender como uma decisão em uma etapa afeta as seguintes. Um problema de identificação na ingestão pode reaparecer como duplicidade na análise. Uma escolha inadequada ao segmentar documentos pode prejudicar a recuperação de uma regra comercial.

É essa conexão entre fundamentos e aplicação que orienta o curso Engenharia de Dados Para Agentes de IA, da Data Science Academy. O programa percorre a integração de fontes corporativas, a modelagem analítica, a preparação de documentos, o controle de qualidade e a publicação de dados para consumo por agentes.

O curso inclui cinco projetos e dois estudos de caso. Entre os projetos estão a integração de CRM, ERP e vendas digitais, a construção de um Data Mart de Rentabilidade com SQL e modelagem assistidos por IA e a preparação de uma base de conhecimento comercial para agentes analíticos. O trabalho prático contempla arquitetura, implementação e deploy.

Os estudos de caso exploram a quebra de contratos de dados, mudanças nos dados recebidos e a investigação de incidentes de qualidade. Assim, o aprendizado abrange tanto a construção do fluxo quanto o tratamento das situações que podem comprometer seu uso.

Se você quer preparar dados corporativos para aplicações com Agentes de IA, vale conhecer o programa e os projetos do curso. Desenvolver essa base permite participar das decisões que sustentam a aplicação, desde a chegada dos dados até sua disponibilização para uma análise como aquela sobre vendas e rentabilidade.

Engenharia de Dados Para Agentes de IA faz parte da Formação Agentic Business Intelligence 4.0.

Equipe DSA