Migração Snowflake e redesenho de arquitetura

Contexto

Seguradora de saúde com deploys de dados realizados manualmente a cada 6 semanas. O processo envolve um data engineer que se conecta ao servidor de produção, executa os scripts SQL e verifica visualmente os resultados. Cada deploy leva meio dia e é arriscado: 1 deploy em cada 4 causa um incidente que requer rollback manual. O dirigente quer resultados mensuráveis, não uma fase de discovery sem fim.

Problema & Desafio

Deploys manuais a cada 6 semanas: ciclo de release longo demais para as necessidades do negócio. 25% dos deploys causam um incidente: rollback manual de 2-4 horas. Nenhum teste automatizado: os erros são descobertos em produção. Nenhum ambiente de staging: o data engineer testa diretamente em produção. Dependência de um único data engineer para os deploys: risco de pessoa-chave.

Solução & Entregas

Pipeline CI/CD data completo: build, test, deploy automatizados de ponta a ponta. Testes automatizados em 3 níveis: unitários (SQL), integração (pipeline completo), qualidade de dados (assertions). Ambientes efêmeros de staging criados automaticamente para cada branch de desenvolvimento. Deploy contínuo: do pull request à produção em 2 horas com rollback automático. Monitoramento pós-deploy: verificação automática dos dados após cada release. Operado de forma contínua com SLAs contratuais.

Tecnologias