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A explosão de dados não estruturados em pipelines de ML está expondo as limitações das nossas plataformas de dados. A maioria dos times otimiza para fluxos de dados tabulares—transforms em SQL, validação de schema, linhagem clara—mas o processamento de texto introduz complexidade que nossas arquiteturas não foram projetadas para lidar. Quando você está construindo sistemas de RAG ou fine-tunando LLMs, não dá pra tratar tokenização e geração de embeddings como detalhe secundário; isso se torna gargalo crítico afetando latência e qualidade do modelo. Já vi times sufocarem porque tentaram fazer transformações de texto de forma improvisada em notebooks Python ao invés de integrá-las aos pipelines. A implicação prática é óbvia: plataformas de dados modernas precisam de suporte de primeira classe para operações de texto—macros dbt para tokenização, armazenamento vetorial ao lado do warehouse, monitoramento de drift em embeddings. O mercado está migrando para stacks de ML compostos onde tratamento de texto é integrado, não colado depois. Minha recomendação é auditar sua arquitetura agora. Se processamento de texto está espalhado em scripts e notebooks, consolide na camada de orquestração antes de colocar features em produção.