Desafio
Uma fintech em rápido crescimento havia construído sua infraestrutura de dados na AWS, utilizando Confluent Kafka para ingestão e processamento de informações críticas para suas operações financeiras. No entanto, à medida que o volume de transações e a complexidade dos dados cresciam, a empresa começou a enfrentar problemas sérios que ameaçavam não apenas a eficiência operacional, mas também a confiabilidade de todo o ambiente de dados. As janelas de processamento de diversos fluxos de dados estavam constantemente sendo extrapoladas, causando atrasos que impactavam a experiência dos clientes e a capacidade de resposta da empresa às demandas do mercado.
A ausência de um repositório centralizado de dados agravava significativamente a situação. Informações essenciais estavam dispersas em diferentes sistemas e ferramentas, dificultando tanto a análise integrada quanto a governança adequada dos dados. Essa fragmentação resultava em duplicidades constantes, onde os mesmos dados eram processados múltiplas vezes em diferentes pontos da arquitetura, consumindo recursos computacionais desnecessariamente e aumentando os custos operacionais. A equipe técnica gastava tempo precioso tentando reconciliar informações conflitantes e rastrear a origem de inconsistências que surgiam regularmente.
Esse cenário estava convergindo rapidamente para uma crise operacional. O desempenho degradado estava minando a confiança no ambiente de dados, fazendo com que decisões de negócio fossem questionadas devido à incerteza sobre a qualidade e atualidade das informações. Além disso, os desperdícios de recursos tecnológicos se traduziam em custos crescentes e insustentáveis com infraestrutura em nuvem e licenças de ferramentas. A empresa reconheceu que, sem uma intervenção especializada, continuaria desperdiçando recursos financeiros significativos enquanto via sua capacidade competitiva ser comprometida pela ineficiência de sua infraestrutura de dados.
Solução
A Techrom foi contratada para realizar uma avaliação profunda do ambiente de dados e desenvolver recomendações concretas para resolver os problemas identificados.
A abordagem adotada combinou diagnóstico técnico detalhado com visão estratégica de engenharia de dados, permitindo não apenas identificar os gargalos imediatos, mas também propor uma evolução sustentável da arquitetura. A equipe da Techrom iniciou mapeando todos os fluxos de dados existentes, desde a ingestão via Confluent Kafka até o armazenamento e processamento final, identificando redundâncias, ineficiências e pontos críticos que causavam os extrapolamentos nas janelas de processamento.
Com base nesse diagnóstico criterioso, a Techrom propôs a criação de um repositório unificado de dados que centralizaria as informações em uma estrutura organizada e governada. Essa centralização eliminaria as duplicidades que consumiam recursos desnecessariamente e criaria uma única fonte confiável de verdade para toda a organização. Além disso, foram recomendadas otimizações específicas nos processos de ingestão e transformação de dados, aproveitando melhor as capacidades do Confluent Kafka e reorganizando os pipelines de dados para aumentar drasticamente a eficiência do processamento. Essas melhorias foram projetadas para reduzir as janelas de processamento e garantir que os dados estivessem disponíveis dentro dos prazos necessários para as operações de negócio.
A Techrom também entregou uma arquitetura moderna de dados baseada no conceito de data lakehouse, preparando a fintech para os desafios futuros. Essa arquitetura foi desenhada especificamente para suportar processamento de dados em larga escala com baixa latência, características essenciais para instituições financeiras que precisam tomar decisões em tempo real. A solução proposta não apenas resolvia os problemas imediatos, mas também criava uma base sólida e escalável que permitiria à empresa incorporar tecnologias emergentes, incluindo aplicações de inteligência artificial e soluções baseadas em modelos de linguagem de grande escala, à medida que o mercado e as necessidades evoluíssem.
Resultado
As recomendações implementadas pela fintech geraram impactos expressivos tanto na dimensão técnica quanto na financeira. A otimização dos processos e ferramentas resultou em redução significativa dos custos operacionais com infraestrutura em nuvem e licenciamento de tecnologias. Recursos que antes eram desperdiçados em processamentos redundantes e ineficientes puderam ser redirecionados para iniciativas estratégicas, melhorando o retorno sobre o investimento em tecnologia. Essa economia não foi apenas pontual, mas estrutural, estabelecendo uma base de custos mais sustentável para o crescimento futuro da empresa.
Do ponto de vista operacional, as janelas de processamento que frequentemente eram extrapoladas foram reduzidas substancialmente, garantindo que os fluxos de dados críticos fossem concluídos dentro dos prazos estabelecidos. Essa melhoria no desempenho restaurou a confiabilidade do ambiente de dados e permitiu que as equipes de negócio voltassem a confiar nas informações disponíveis para tomada de decisão. A eliminação das duplicidades não apenas liberou capacidade computacional, mas também simplificou a governança de dados, reduzindo erros e inconsistências que antes geravam retrabalho e comprometiam a qualidade das análises realizadas.
Talvez o resultado mais estratégico tenha sido a preparação da equipe técnica e da infraestrutura para um novo patamar de maturidade em dados. Com a arquitetura de data lakehouse proposta, a fintech ganhou um roadmap claro para evoluir suas capacidades de processamento de dados em larga escala e baixa latência. Isso posicionou a empresa para enfrentar os novos desafios do mercado financeiro, incluindo a incorporação de inteligência artificial em seus processos operacionais. A possibilidade de implementar soluções baseadas em modelos de linguagem de grande escala, por exemplo, deixou de ser uma aspiração distante e tornou-se uma evolução natural da plataforma de dados que agora está estruturada para suportar essas tecnologias emergentes.
Conclusão
Este caso demonstra como problemas aparentemente técnicos em infraestrutura de dados podem ter impactos profundos e abrangentes na operação e competitividade de uma empresa.
Para instituições financeiras e fintechs, onde decisões precisam ser tomadas em tempo real e a confiabilidade das informações é absolutamente crítica, uma arquitetura de dados mal estruturada não é apenas uma inconveniência técnica, mas um risco real ao negócio.
Para organizações que enfrentam desafios similares - seja com janelas de processamento inadequadas, custos crescentes de infraestrutura, duplicidades de dados ou simplesmente a sensação de que seus dados não estão gerando o valor esperado - a mensagem é clara: investir em uma avaliação especializada e em arquitetura moderna de dados não é um custo, mas sim uma proteção contra desperdícios futuros e um habilitador de novas capacidades.