[DIÁRIOS DA IA] Por que o SQL (ainda) é a linguagem dos dados

Por trás de toda a sofisticação da IA generativa e dos modelos de linguagem, há uma verdade silenciosa e poderosa: o SQL ainda é a espinha dorsal da análise de dados. / Foto: ZBRA Marketing (Unsplash)

[14.04.2025]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”

Vivemos a era da inteligência artificial generativa, dos modelos de linguagem que escrevem código, analisam relatórios e até tomam decisões em tempo real. Mas por trás de toda essa sofisticação há uma verdade silenciosa e poderosa: o SQL ainda é a espinha dorsal da análise de dados. 

Sim, o bom e velho Structured Query Language continua sendo a linguagem franca entre os dados brutos e a inteligência acionável.

O PAPEL SILENCIOSO DO SQL NA ERA DO HYPE

Toda empresa que quer escalar seu negócio com dados precisa extrair, cruzar, filtrar e organizar informações — e isso continua sendo feito, em sua maioria, com SQL. 

Mesmo nas arquiteturas mais modernas, como data lakehouses, onde a flexibilidade dos data lakes encontra a governança dos data warehouses, o SQL segue sendo o caminho mais direto e eficiente para acessar valor.

Segundo o State of Data & AI 2024 da Databricks, mais de 80% dos pipelines de dados que alimentam IA, dashboards e relatórios financeiros usam SQL em algum ponto da cadeia. Plataformas como Databricks, Snowflake, BigQuery e até o Apache Iceberg abraçam o SQL como linguagem nativa, facilitando a integração entre analistas, engenheiros e modelos preditivos.

POR QUE O SQL RESISTE AO TEMPO

• Simplicidade com poder: Com poucas palavras, o SQL permite filtrar milhões de linhas, agrupar por critérios de negócio e aplicar lógicas complexas.
• Portabilidade: A maioria dos sistemas de dados, sejam on-premises ou em nuvem, entendem SQL. É o “inglês” dos dados.
• Base da automação com IA: Muitos agentes de IA que geram insights ou respondem perguntas de negócio “traduzem” intenções humanas para SQL nos bastidores.
• Escalabilidade em ambientes modernos: O SQL não apenas sobrevive, mas floresce dentro de arquiteturas como Lakehouse, combinando performance, governança e flexibilidade.

CASOS REAIS DE SQL COMO MOTOR DE TRANSFORMAÇÃO

• Netflix: Usa SQL sobre sua camada de dados unificada para alimentar desde relatórios de audiência até modelos de recomendação.
• Airbnb: Seu Superset, ferramenta open-source de visualização, é movido quase inteiramente por consultas SQL para tomada de decisão em tempo real.
• Nekt.ai: Plataforma que estrutura dados em lakehouses e permite que analistas de negócios sem background técnico consultem e ativem dados com SQL, automatizando insights para gestores e algoritmos.

PLATAFORMAS QUE TRANSFORMAM O SQL EM VANTAGEM COMPETITIVA

• Databricks SQL: Interface amigável e poderosa para Lakehouses, usada por empresas Fortune 500 para governar e escalar IA.

• Snowflake: Otimizado para uso de SQL em nuvem com foco em performance, segurança e colaboração entre equipes.

• BigQuery (Google Cloud): Permite executar queries SQL em petabytes de dados com cobrança por consulta, ideal para startups e scale-ups.

• Nekt.ai: Destaque entre as plataformas atuais, ajuda as empresas a ativarem seu próprio lakehouse com interface SQL simplificada, conectando dados brutos a decisões acionáveis.

CONCLUSÃO: QUEM IGNORA O SQL ABRE MÃO DO VOLANTE

Num mundo onde a IA promete automatizar tudo, o SQL continua sendo a linguagem que dá controle e clareza sobre os dados. Para empresários e empreendedores, entender SQL (ou pelo menos valorizar quem domina) é como entender a lógica por trás de um motor antes de investir num carro de corrida.

A pergunta que fica é: você quer apenas ver os dashboards ou quer entender o motor que os alimenta?

O SQL é a linguagem que ancora o futuro da IA à realidade do seu negócio. Ainda vai deixá-lo fora da sua estratégia?

REFERÊNCIAS:

1. DATABRICKS. State of Data and AI Report 2024. 2024. Disponível em: https://www.databricks.com/resources/whitepapers/state-of-data-and-ai. Acesso em: 19 abr. 2025.
2. SNOWFLAKE. The Rise of the Data Cloud. 2023. Disponível em: https://www.snowflake.com/guides/the-rise-of-the-data-cloud. Acesso em: 19 abr. 2025.
3. GOOGLE CLOUD. BigQuery documentation. 2023. Disponível em: https://cloud.google.com/bigquery/docs. Acesso em: 19 abr. 2025.
4. NEKT.AI. Plataforma de dados e ativação com SQL. 2024. Disponível em: https://www.nekt.com/pt. Acesso em: 19 abr. 2025.
5. APACHE SOFTWARE FOUNDATION. Apache Iceberg Documentation. 2024. Disponível em: https://iceberg.apache.org/. Acesso em: 19 abr. 2025.
6. BEAUCHEMIN, Maxime. The Rise of the Modern Data Stack. Medium, 2017. Disponível em: https://maximebeauchemin.medium.com/the-rise-of-the-modern-data-stack-5b2d86f7cc6b. Acesso em: 19 abr. 2025.
7. REIS, Joe; HOUSLEY, Matt. Fundamentals of Data Engineering. 1. ed. Sebastopol: O’Reilly Media, 2021.
8. NETFLIX TECHNOLOGY BLOG. Tech articles and data engineering insights. [S.l.]: Netflix, 2023. Disponível em: https://netflixtechblog.com/. Acesso em: 19 abr. 2025.
9. AIRBNB ENGINEERING & DATA SCIENCE. Medium blog posts on data tools. [S.l.]: Airbnb, 2023. Disponível em: https://medium.com/airbnb-engineering. Acesso em: 19 abr. 2025.