IA na Engenharia de Dados: O desafio de mapear schemas legados sem morrer no processo

Migrar bancos de dados legados é, reconhecidamente, um dos trabalhos mais ingratos da engenharia de software. O cenário é quase sempre o mesmo: sistemas com 15 ou 20 anos de vida, schemas com nomes de tabelas crípticos (quem nunca viu uma TB_CLI_REG_V1?) e centenas de stored procedures que ninguém mais sabe exatamente o que fazem.

Recentemente, foquei em resolver uma dor específica: como automatizar o mapeamento e a análise de risco dessas migrações usando IA, sem cair na armadilha da alucinação das LLMs.

O Problema do "Copy-Paste" em LLMs
Muita gente acredita que basta jogar um DDL no ChatGPT e pedir para converter de Oracle para Postgres. O resultado costuma ser um script que "parece" certo, mas quebra em produção por não considerar:
Incompatibilidade de tipos de dados específicos (ex: NUMBER vs NUMERIC/INTEGER).

Constraints implícitas que não estão no DDL.
Diferenças sutis na lógica de triggers e procedures.

A Abordagem: Contexto sobre Sintaxe
No desenvolvimento do MigraFlow, percebemos que o segredo não está na tradução da sintaxe, mas no enriquecimento do contexto. Para a IA ser assertiva, o fluxo precisa ser mais ou menos assim:
Parsing Estático: Extração rigorosa dos metadados do banco de origem.

Mapeamento Semântico: É aqui que a IA brilha. Ela analisa que VL_TRANS_DEB provavelmente se refere a um valor de transação de débito e busca o correspondente ideal no banco de destino, sugerindo tipos e precisões.

Análise Preditiva de Risco: Em vez de apenas gerar o script, o sistema precisa "prever" onde a migração vai dar erro (ex: falta de suporte a um recurso específico do Oracle no Postgres).

Demonstração na CLI

Desenvolvi uma interface de linha de comando para tornar esse processo parte do workflow de engenharia. No vídeo abaixo, mostro a análise de um esquema Oracle 11g:

O resultado final é um Risk Score. Se a IA identifica que o schema tem muitas dependências circulares ou tipos legados sem tradução direta, o score sobe e o relatório aponta exatamente onde o engenheiro precisa intervir manualmente.

O que aprendi no caminho
IA é um copiloto, não o capitão: O objetivo não é remover o DBA ou o Engenheiro de Dados, mas poupar 80% do trabalho braçal de mapeamento.
Validação é tudo: Gerar o código é fácil; garantir que a lógica de negócio permanece íntegra é o verdadeiro desafio de engenharia.

Quer trocar uma ideia?
Estou curioso para saber: como vocês têm lidado com migrações de sistemas legados hoje? Ainda é um processo 100% manual por aí ou já estão utilizando algum tipo de automação/IA no workflow?