Pipelines de ETL

Implementamos projetos de dados em diferentes clientes em diversos continentes

ETL vs ELT

Contexto:

Necessidade de consolidar dados de múltiplas fontes (PostgreSQL, APIs externas e Google Analytics) para alimentar dashboards de performance e relatórios estratégicos.

Desafio:

Os dados estavam dispersos em diferentes silos, e os relatórios manuais consumiam em média até 4 dias para serem consolidados.

Solução:

Implementação de pipelines de ETL com Airflow e DBT, o dbt permite verrinar o código SQL para que múltiplos Analistas de Dados possam atuar em conjunto em um mesmo projeto de Analytics, podendo inclusive realizar rollback de determinado relatório com mais facilidade. Armazenamento de dados estruturado em Databricks + Spark para processamentos de grandes volumes. Visualização com Power BI e Apache Superset, disponibilizando insights em tempo real.

Resultados:

Redução do tempo de consolidação de relatórios de 2 dias para 15 minutos.

Dashboards automatizados atendendo diversas áreas (vendas, financeiro e produto).

Dados como produto, disponíveis via APIs para integrações com aplicações SaaS.

Conclusão:

A empresa ganhou autonomia e passou a tomar decisões em tempo real, melhorando sua competitividade no mercado.