Case Study

Modern Data Platform: do Excel descentralizado ao Data Lake governado

Manufatura, 50+ planilhas, 15 fontes. Airbyte → dbt → Synapse → Power BI. Catálogo DataHub, quality Great Expectations, lineage automático.

AzureSynapsePower BIIndústria
Modern Data Platform Architecture

O Desafio

Indústria manufatureira com 5 fábricas, 50+ planilhas Excel descentralizadas, 15 fontes de dados (ERP, MES, qualidade, manutenção, logística), versão da verdade inexistente, relatórios manuais semanais levavam dias, decisões baseadas em dados desatualizados.

Dores Principais

  • Excel hell: 50+ arquivos, versões conflitantes, fórmulas quebradas, sem auditoria
  • Silos de dados: ERP, MES, LIMS, CMMS, WMS não conversam
  • Lead time relatórios: 3-5 dias para fechar relatório gerencial semanal
  • Qualidade duvidosa: Nenhum teste de dado, anomalias descobertas tardiamente
  • Governança zero: Sem catálogo, sem lineage, sem ownership, LGPD risk

A Solução: Modern Data Stack no Azure

Arquitetura em camadas: ingestão → transformação → armazenamento → consumo → governança.

1. Ingestão (Airbyte + Custom)

  • 15 conectores: SAP (OData), MES (REST), LIMS (DB), CMMS (CSV/SFTP), etc.
    • CDC para ERP: captura mudanças near real-time Raw zone (Data Lake Gen2): parquet partitionado por data/fonte Orquestração: Airflow (Azure Data Factory) com retry, alerting, SLA

2. Transformação (dbt + SQL)

  • Staging → Intermediate → Marts (dimensional Kimball)
    • Modelos versionados no Git, CI/CD (GitHub Actions + dbt Cloud) Testes: not_null, unique, relationships, accepted_values, custom Documentação auto-gerada (dbt docs), lineage column-level

3. Armazenamento & Serving (Synapse)

  • Dedicated SQL Pool (DW1000c → elastic) para marts
    • Serverless SQL Pool para ad-hoc sobre raw zone Spark Pools para feature engineering / ML futuro Workspace RBAC: read-only analysts, read-write engineers

4. Consumo (Power BI Governado)

  • 120+ dashboards: executivo, produção, qualidade, manutenção, supply
    • Row-level security: cada gestor vê só sua planta/área Deployment pipelines: dev → test → prod, approval gates Paginated reports para relatórios regulatórios (PDF/Excel agendados)

5. Governança (DataHub + Great Expectations)

  • DataHub: catálogo, lineage end-to-end, ownership, glossário negócio
    • Great Expectations: suites por camada, validação no pipeline, alertas Slack Data contracts: schema evolution, breaking change detection PII tagging automático, acesso controlado, LGPD compliance

6. People & Process

  • Data stewards por domínio (produção, qualidade, supply, etc.)
    • Analytics engineering squad: 3 engenheiros + 1 lead Treinamento: SQL, dbt, Power BI, data literacy para 50+ usuários SLA de dado: freshness < 4h, accuracy > 99.5%

Resultados Mensuráveis

85%menos tempo relatórios
120+dashboards ativos
0planilhas manuais
<4hdata freshness SLA
Depoimento do Head de BI: "Antes gastávamos 80% do tempo preparando dado, 20% analisando. Hoje invertemos. O lineage automático no DataHub resolveu a pergunta 'de onde veio esse número?' em segundos."

Tecnologias & Ferramentas

Airbyte dbt Azure Synapse Power BI DataHub Great Expectations Airflow Data Lake Gen2

Resumo do Case

Cliente
Indústria Manufatureira (5 plantas)
Setor
Manufatura
Provider
Microsoft Azure
Fontes
15 (ERP, MES, LIMS, CMMS, WMS...)
Planilhas eliminadas
50+
Dashboards
120+
Duração
6 meses
Equipe IT Cloud
4 data engineers + 1 lead
Próximos Passos
  • ML: predictive maintenance (vibration sensors → failure prediction)
  • Real-time: Kafka → Flink → Synapse streaming para OEE live
  • Data Mesh: domínios autônomos com data products federados
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