O Desafio
Em mercados competitivos, velocidade de decisão é vantagem competitiva. Mas a maioria das empresas opera com dados defasados em 24h ou mais, impossibilitando reação rápida.
Sintomas:
- Dashboards atualizados apenas overnight (dados de ontem)
- Horas ou dias para responder perguntas ad-hoc de negócio
- Detecção de problemas apenas no dia seguinte (tarde demais)
- Impossibilidade de monitorar KPIs em tempo real
Nossa Abordagem
Implementamos arquitetura Lambda que combina batch e streaming:
Real-Time Layer (Speed Layer)
- Ingestão streaming com Apache Kafka
- Processamento em tempo real com Flink ou Spark Streaming
- Serving em bancos OLAP otimizados (ClickHouse, Druid)
- Dashboards atualizam a cada segundo
Batch Layer (Completeness)
- Processamento batch para correções e dados históricos
- Garantia de consistência eventual
- Suporte a queries complexas
Serving Layer
- APIs unificadas que consultam ambas as camadas
- Cache inteligente para performance
- SLAs de latência < 1 segundo
Casos de Uso
- Varejo: Estoque e vendas em tempo real por loja
- Financeiro: Detecção de fraude instantânea
- E-commerce: Comportamento de usuários ao vivo
- Logística: Rastreamento de entregas em tempo real
Tecnologias
- Apache Kafka, Flink, ClickHouse, Apache Druid, dbt, Tableau/Power BI
Resultados
- Latência de dados: 24h → <1min
- Tempo para insights: Dias → Minutos
- Detecção de anomalias: Reativa → Proativa
