SQL Avançado em 2025: Do Power‑BI ao LLM – O que você precisa saber agora

O SQL continua sendo a espinha dorsal das análises de dados, mas em 2025 ele evoluiu de simples consultas para um hub de inteligência que conversa com IA, processa streams em tempo real e une mundos relacional e não‑relacional. Hoje, ferramentas como o Snowflake Snowpark e o Google BigQuery ML permitem escrever funções SQL que treinam modelos de machine learning diretamente no data warehouse, enquanto o OpenAI “SQL‑for‑LLM” paper (2024) demonstra como grandes modelos de linguagem podem gerar e otimizar consultas complexas a partir de linguagem natural. Essa convergência faz do SQL avançado uma ponte entre analistas de negócios e engenheiros de IA, reduzindo a necessidade de código externo e acelerando o ciclo de insight.

Entre as técnicas que estão em alta, as window functions (por exemplo, `ROWNUMBER() OVER (PARTITION BY … ORDER BY …)`) e as CTEs recursivas ganharam novos usos ao alimentar pipelines de detecção de anomalias em dados de IoT. Michael J. Hernandez, em SQL Queries for Mere Mortals (2020, 3ª ed.), já apontava que dominar essas funções abre portas para análises “fora da caixa”, e hoje elas são a base de dashboards dinâmicos no Power BI e Tableau que se atualizam a cada milissegundo. Além disso, a norma ANSI SQL:2023 introduziu suporte nativo a JSON e a tipos de dados geoespaciais, permitindo que bancos como PostgreSQL e Azure Synapse armazenem e consultem dados semi‑estruturados sem sair do ecossistema relacional.

A tendência de bancos híbridos – que combinam o melhor dos mundos SQL e NoSQL – também está em plena expansão. O relatório da Gartner (2022) prevê que 70 % das organizações adotará soluções híbridas até 2026, e empresas como MongoDB Atlas já oferecem “SQL‑like” interfaces sobre coleções de documentos. Essa flexibilidade é crucial para projetos de IA que precisam de dados tanto estruturados quanto não estruturados, como treinamento de modelos de visão que associam imagens a metadados tabulares. Ao adotar práticas FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) – popularizadas por Wilkinson et al. (2016) – os profissionais garantem que esses dados sejam reutilizáveis por pipelines automatizados e por LLMs que geram relatórios em tempo real.

Reflexão: o futuro do SQL está cada vez mais conectado à IA e ao processamento de dados em escala. Experimente integrar uma função `ML.PREDICT` no seu warehouse, teste consultas recursivas para mapear grafos de relacionamento, ou deixe um LLM sugerir otimizações de índices. Cada experimento abre novas possibilidades – que tal começar a explorar essas fronteiras hoje mesmo?