As tendências no campo do data wrangling estão evoluindo rapidamente, impulsionadas por avanços tecnológicos e a crescente necessidade de lidar com grandes volumes de dados. Aqui estão algumas das principais tendências atuais:
1. Automação
A automação está se tornando cada vez mais importante no data wrangling. Ferramentas e scripts automatizados ajudam a reduzir o tempo e o esforço necessários para limpar e transformar dados, permitindo que os profissionais se concentrem em análises mais complexas1.
2. Inteligência Artificial e Machine Learning
O uso de IA e ML está crescendo no data wrangling. Essas tecnologias podem identificar padrões e anomalias nos dados, sugerir transformações e até mesmo realizar algumas tarefas de limpeza de forma autônoma1.
3. Processamento em Tempo Real
Com a necessidade de análises mais rápidas e decisões em tempo real, o processamento de dados em tempo real está ganhando destaque. Isso permite que as empresas respondam rapidamente a mudanças e eventos conforme eles acontecem1.
4. Integração de Dados
Ferramentas de integração de dados estão se tornando mais sofisticadas, facilitando a combinação de dados de várias fontes e formatos. Isso é crucial para criar conjuntos de dados coesos e utilizáveis1.
5. Enriquecimento de Dados
O enriquecimento de dados envolve a adição de informações contextuais ou complementares aos dados brutos, melhorando a qualidade e a utilidade dos dados para análises futuras1.
6. Ferramentas de Self-Service
Ferramentas de self-service estão permitindo que usuários não técnicos realizem tarefas de data wrangling. Isso democratiza o acesso aos dados e permite que mais pessoas dentro de uma organização possam trabalhar com dados de forma eficaz1.
edvaldo b. guimarães filho 
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