A necessidade de responder rapidamente aos insights de clientes impulsionou a crescente adoção de arquiteturas orientadas a eventos e processamento de fluxo. Frameworks como Spark, Flink ou Kafka Streams oferecem um paradigma no qual consumidores e produtores de eventos simples podem cooperar em redes complexas para fornecer insights em tempo real. Mas esse estilo de programação leva tempo e esforço para ser dominado e, quando implementado como aplicação de ponto único, carece de interoperabilidade. Fazer o processamento de fluxo funcionar universalmente em larga escala pode exigir um investimento significativo em engenharia. Agora, está surgindo uma nova safra de ferramentas que oferece os benefícios do processamento de fluxo para um grupo mais amplo e estabelecido de pessoas desenvolvedoras que se sentem à vontade usando SQL para implementar análises. A padronização do SQL como a linguagem de streaming universal reduz a barreira para a implementação de aplicações de dados de streaming. Ferramentas como ksqlDB e Materialize ajudam a transformar essas aplicações separadas em plataformas unificadas. Em conjunto, uma coleção de aplicações de streaming baseadas em SQL em uma empresa pode constituir um streaming data warehouse.
