Google Cloud Blog traz nova perspectiva sobre analytics moderno, simplificacao do data stack e en...

A abordagem da FM Logistics ao problema do caixeiro viajante usando IA mostra algo que a gente costuma ignorar: problemas de eficiência operacional estão virando problemas de dados. Quando uma empresa sai de roteamento baseado em regras para sistemas que aprendem, não está só melhorando métricas—está mudando fundamentalmente como a infraestrutura de dados precisa ser desenhada. Isso exige que engenheiros de dados pensem além de pipelines em batch. Você vai precisar de computação de features em tempo real, serving de modelos online e feedback loops que capturem resultados de roteamento de volta para o treinamento. A implicação arquitetural é pesada: seu data warehouse não pode estar isolado da infraestrutura de ML. Isso empurra times para plataformas integradas como Vertex AI, onde transformação, feature stores e model serving vivem no mesmo lugar. Na prática, significa abandonar soluções pontuais e abraçar plataformas end-to-end que reduzem context-switching. O ponto crucial: se você ainda está orquestrando DAGs Airflow manualmente alimentando modelos que ninguém monitora, está construindo do jeito antigo. Invista em plataformas observáveis e integradas que tratam problemas de otimização como cidadãos de primeira classe na sua estratégia de dados.