Industrialização de pipelines de Data Engineering

Contexto

Operador de transporte público urbano (ônibus, VLT, metrô) gerenciando mais de 500 veículos e 10.000 sensores IoT. Os dados operacionais (geolocalização, ocupação, manutenção) são produzidos por sistemas heterogêneos (SCADA, SAEIV, bilhetagem). A equipe de dados de 4 pessoas gerencia mais de 30 pipelines desenvolvidos artesanalmente com scripts Python/cron sem versionamento nem testes.

Problema & Desafio

Pipelines artesanais em scripts Python/cron: nenhum versionamento, nenhum teste, documentação inexistente. Falhas silenciosas frequentes: as áreas de negócio descobrem os problemas ao constatar dashboards vazios. MTTR (tempo de resolução) de 4 horas em média pois os scripts só são compreendidos por seus autores. Implantação de um novo fluxo: 3 semanas no mínimo incluindo configuração manual dos servidores. Nenhum monitoramento nem alerta: os incidentes são reportados pelos usuários.

Solução & Entregas

Framework CI/CD de dados industrializado: templates de pipelines reutilizáveis, testes automatizados (unitários, integração, qualidade), deploy em um clique. Stack de observabilidade completa: monitoramento em tempo real de todos os pipelines, alertas inteligentes com escalonamento, dashboards operacionais. Runbooks documentados para cada pipeline crítico com procedimentos de recovery. 30+ pipelines migrados e estabilizados. Treinamento da equipe (4 pessoas) nas práticas DataOps.

Tecnologias