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Este artigo apresenta um método para automatizar a validação de dados ETL de forma eficiente, reduzindo significativamente a dependência de extensos scripts SQL. A proposta é agilizar o processo de qualidade de dados, permitindo que a validação seja concluída em minutos.
O artigo detalha a experiência de construir pipelines ETL para três APIs (Steam, GitHub, HuggingFace), focando no manejo dos limites de taxa. Ele explica os intervalos de 'sleep' escolhidos (250ms, 100ms, nenhum, respectivamente) e a lógica por trás dessas decisões práticas de programação.