SQLAlchemyなどのORMエンジンを使う意味

Question

Pythonを使ってRedshiftのデータを加工、分析、表示するコードを書いています。
DBから取得したデータをpandasのDataFrameに入れていろいろと触る方針です。
PythonからRedshiftに接続する方法を調べていて、psycopg2を使って接続、SQLを実行する方法は確立したのですが、SQLAlchemyをかませてcreate_engineしてから接続する方法を紹介しているところが非常に多く、混乱しています。
psycopg2を使って直接接続すれば

import pandas as pd
import psycopg2 as pg2

con= pg2.connect(host=server,database=db,port=dbport,user=username,password=userpass) as con:
df=pd.read_sql(query,con)
con.close()

のようなコードで済むところを、

from sqlalchemy create_engine
import pandas as pd
import numpy as np
import psycopg2 as pg2

db_conf='postgresql+psycopg2://{user}:{passwd}@{host}:{port}/{dbname}'.format(
    user=username,passwd=userpass,host=server,port=dbport,dbname=db)
engine=create_engine(db_conf)
con=engine.connect()
data=pd.read_sql(q,engine)
con.close()
engine.dispose()

上記のように一度SQLAlchemyでエンジンを作ってデータを取る方法を紹介しているのですが、変数も増えるしコードも長くなるしいいことがないように思えてなりません。

わざわざコードを冗長にしているからには相応の理由があると思うのですが、pythonスクリプトからSQLAlchemyを一度はさんでSQLに接続するメリット、使わなかった場合のデメリットとはなんでしょうか？