Pipeline analítico distribuído
Arquitetura medalhão no Databricks para trocar rotinas sequenciais por processamento distribuído.
- Tempo de processamento diário
- −85%Tempo de processamento diário
- Registros processados por carga
- 12M+Registros processados por carga
- Relatórios antes manuais automatizados
- 100%Relatórios antes manuais automatizados
Contexto
A carga diária levava cerca de quatro horas em rotinas SQL sequenciais, atrasando relatórios que a operação precisava no início do dia. Regras de negócio estavam espalhadas em scripts sem documentação nem testes.
Evolução do impacto
Antes: rotinas sequenciais em SQL. Depois: Spark distribuído em arquitetura medalhão.
Abordagem
- 01
Camadas bronze/silver/gold
Separação entre dado bruto, dado tratado e camada semântica, com contratos claros entre etapas.
- 02
Processamento distribuído
Reescrita das transformações em PySpark com particionamento adequado e escrita incremental.
- 03
Qualidade e observabilidade
Checagens de volumetria, unicidade e nulos por camada, com alerta em caso de desvio.
- 04
Consumo
Camada semântica documentada alimentando dashboards executivos em Power BI.
Stack completa
Impacto & resultados
- Carga diária caiu de 240 para 36 minutos.
- Relatórios executivos passaram a estar prontos antes do início da operação.
- Regras de negócio centralizadas e documentadas na camada semântica.
Tem um desafio parecido? Posso avaliar viabilidade e desenhar o caminho.
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