Agroindústria

Vittia — Data Warehouse em Talend Open Studio com execução automática e monitoramento em tempo real

Implantamos um Data Warehouse corporativo usando Talend Open Studio para ingestão e transformação, com execução totalmente automatizada e monitoramento em tempo real das cargas. A solução conecta ERPs, CRMs e fontes operacionais do agronegócio, garantindo dados confiáveis para BI.

Desafio

• Dados distribuídos entre ERP, CRM e planilhas de campo, com baixa padronização;
• Processos manuais de consolidação e janelas de carga longas;
• Necessidade de visibilidade operacional (SLA, falhas, throughput) e rastreabilidade.

Solução

• ETL com Talend Open Studio (jobs reutilizáveis, contexts, rotinas e metadata repositório);
• Automação/orquestração chamando jobs Talend via CLI em Apache Airflow (dependências, retries e alertas);
• Modelo dimensional (camadas raw → staging → dw) com histórico e SCDs;
• Monitoramento em tempo real com métricas e logs centralizados (exporters + Grafana/ELK); painéis de SLA, duração por tarefa, linhas processadas e taxa de erro;
• DataOps/CI-CD dos jobs (Git, versionamento, pacotes gerados e promovidos por ambiente).

Resultados

• Redução drástica do tempo de carga e eliminação de atividades manuais;
• Fonte única da verdade para indicadores de produção, logística e comercial;
• Alertas proativos e visibilidade de ponta a ponta das pipelines;
• Base confiável para Power BI com atualizações dentro da janela operacional.

Indústria

Gelita do Brasil — Data Warehouse do zero em Python

Construção de um DW do zero com pipelines Python e boas práticas de governança, conectando fontes operacionais e disponibilizando uma base única e confiável para BI.

Desafio

• Dados dispersos em múltiplas fontes e alto esforço manual para consolidação;
• Ausência de histórico confiável e de um modelo analítico consistente;
• Necessidade de rastreabilidade e padronização de KPIs.

Solução

• Ingestão e transformação com Python (ETL/ELT), versionamento em Git e testes automatizados;
• Orquestração com Apache Airflow (agendamentos, dependências e alertas);
• Modelo dimensional (camadas raw → curated → consumo) e catálogo técnico/lineage;
• Entrega para camadas de BI (Power BI/Tableau/Qlik) com segurança por domínio de dados.

Resultado

• Fonte única de verdade (single source of truth) e redução de retrabalho;
• Tempo de preparo dos dados significativamente menor para relatórios;
• Rastreabilidade e conformidade para auditorias.

Energia

Ultragaz — Arquitetura de integração em Python para relatórios de Medição Individual (MI)

Desenvolvimento de uma arquitetura de integração em Python para orquestrar a carga de relatórios de MI. Dados são extraídos via query de CCS e EBS, transformados e gravados em relatórios consumidos pela área, fechando o ciclo de faturamento MI.

Desafio

• Processo manual sujeito a erros e sem rastreabilidade fim a fim;
• Dependência de múltiplos sistemas (CCS/EBS) e horários de janela restritos;
• Necessidade de garantir integridade dos dados e visibilidade de status.

Solução

• Jobs em Python para extração (queries parametrizadas) de CCS e EBS e aplicação de regras de negócio;
• Orquestração com Apache Airflow (dependências, retries, SLA, alertas);
• Data Quality (validações, reconciliação, logs detalhados e trilha de auditoria);
• Gravação automática dos resultados em relatórios e disponibilização para a área de MI;
• Painel de acompanhamento (status por etapa, última execução, próximos agendamentos).

Resultado

• Automação do ciclo de faturamento MI, com previsibilidade de execução;
• Redução de erros manuais e aumento da confiabilidade dos relatórios;
• Transparência operacional (SLA/alertas) e facilidade de auditoria.