Тихая революция в дата‑инженерии шумит как кофемолка в опен‑спейсе: вчера нужен был целый отряд DevOps, сегодня — вы, ноутбук и кружка эспрессо. dlt, открытая Python‑библиотека от берлинской dltHub, раздаёт суперсилы обычным разработчикам: промышленный конвейер данных за считаные минуты. Не зря у проекта 3 млн загрузок в месяц, его используют более 5 000 компаний в финансах, здравоохранении и производстве, а в кармане — свежие $8 млн сид‑раунда от Bessemer.

Корень перемен — столкновение миров: SQL‑ортодоксы со своими платформами и блок‑схемами против Python‑поколения, выращенного на ноутбуках и LLM‑ассистентах. dlt аккуратно наводит мост: сложная инженерия прячется за простым Python‑кодом. Схема источника изменилась? Автоматическая эволюция схемы не даст пайплайну рухнуть. Данные растут? Инкрементальная загрузка бережёт ресурсы. Нужна свобода? Интероперабельность вместо лока — от AWS Lambda до существующих стеков и Snowflake.

В жизни это выглядит почти крамольно. Консультант Хойт Эмерсон перебрасывал данные из Google Cloud Storage в S3 и склад — и уложился в пять минут, опираясь на понятную документацию. Дальше — больше: LLM‑ассистенту бросили доки как контекст, и он печёт шаблоны и конфиги деплоя. dlt оптимизирован под такой «YOLO‑режим»: скопировал ошибку, вставил в ассистента, получил рабочее решение. Результат — в цифрах: только за сентябрь пользователи собрали свыше 50 тысяч кастомных коннекторов — рост в 20 раз с января. А поддержка 4 600+ REST‑источников расширяется самими пользователями.

dltHub идёт дальше библиотеки: готовится облачная платформа, где пайплайны, трансформации и ноутбуки разворачиваются одной командой — без забот об инфраструктуре. Это не удар по дата‑инженерам, а мультипликатор их влияния: ИИ не заменяет, а растягивает их радиус действия на всю Python‑команду.

Для лидеров данных вывод прозрачен. Пересоберите стратегию вокруг кода, интероперабельности и LLM‑нативных практик — и получите скорость, гибкость и ощутимую экономию там, где раньше царили монолиты и очереди в бэклог. Вопрос уже не «случится ли это», а «успеете ли вы в этот поезд».