Pipeline de dados que quebra alto e cedo — nunca em silêncio.
Reconstruo a ingestão de dados em camadas separadas — ingestão, validação e transformação — com contrato de dados e quarentena. Quando a fonte muda, o pipeline acusa primeiro, em vez de corromper o relatório sem ninguém perceber.
Resposta humana · diagnóstico antes de qualquer build · NDA bilateral
Reconhece algum destes sintomas?
- Contrato de dados por fonte (contract-first)
- Camadas separadas: ingestão, validação e transformação
- Quarentena para dado fora do esperado
- Testes de qualidade (Great Expectations) e logs
- Documentação e runbook de operação
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Mapeamento das fontes
Levanto de onde o dado vem e defino o contrato esperado de cada fonte.
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Arquitetura em camadas
Desenho ingestão, validação e transformação isoladas, com ponto de quarentena.
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Construção testável
Cada etapa é testável e isolada — uma correção não derruba o resto.
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Sustentação
Runbook e monitoramento para o time operar sem depender de mim.
Dúvidas comuns sobre engenharia de dados.
Preciso trocar minha stack atual?
Não necessariamente. O método de camadas e validação se aplica em PostgreSQL, SQL Server, BigQuery e outros. Parto do que você já usa.
O que é quarentena de dados?
É um estágio onde o dado que bate fora do contrato fica preso e sinalizado, em vez de seguir para o relatório. O erro fica visível e contido.
Dá para aplicar sem refazer tudo?
Sim. Geralmente começo pelo trecho mais crítico — onde o erro custa mais — e expando a partir dali, sem parar a operação.
Vamos olhar o seu caso?
Uma conversa de 30 minutos, sem compromisso. Eu falo onde estão os riscos e o que resolver primeiro.