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Estudo de caso

Lakehouse de uma fintech do zero

Implementação de um Lakehouse no Databricks integrando toda a base de dados de uma fintech.

Paytime · 2024–2025

Problema

A fintech não tinha uma plataforma de dados unificada: análises e relatórios eram lentos e a base estava fragmentada entre sistemas.

Arquitetura

flowchart LR
  SRC[Fontes da fintech] --> ING[Ingestao Spark]
  ING --> B[Bronze]
  B --> S[Silver]
  S --> G[Gold]
  G --> REP[Relatorios e Paineis]
  classDef a fill:#12222a,stroke:#e8613a,color:#e8e6e1
  classDef g fill:#12222a,stroke:#3fb68b,color:#e8e6e1
  class SRC,ING,B,S a
  class G,REP g

Solução

  • Design e implementação do Lakehouse (Databricks, Spark, SQL, AWS) do zero.
  • Integração de toda a base de dados em camadas Bronze, Silver e Gold.
  • Práticas de governança: testes de qualidade, documentação e controle de acesso.
  • Fundação para produtos de dados e analytics self-service.

Resultados

  • Aumento de performance nas análises.
  • Atualização mais rápida de relatórios e painéis.
  • Base sólida para os primeiros produtos de dados da empresa.

Stack

Databricks Spark SQL AWS Delta Lake