Insights de Big Data

1) O que é um insight e por que é importante

• dados → contexto de domínio → métodos corretos → interpretação validada → incorporação ao produto/processo.

• Reduzir a incerteza e o tempo de reação.
• Otimização de corvos e custos, aumento de LTV/ARPU/retenção (para qualquer indústria).
• Detecção precoce de riscos, frodes, degradações.
• Novas fontes de renda (dados produts, API, serviços de relatórios).

2) Circuito arquitetônico: caminho de dados para insights

1. Fontes: eventos de aplicativos, logs, transações, APIs externas, dados de parceiros, conjuntos abertos.
2. Hit e streaming: CDC/ETL/ELT, filas (Kafka/Kinesis/PubSub), esquemas e testes de contrato.
3. Armazenamento: Data Lake (áreas cruas e limpas) + vitrines DWH/OLAP, HTAP por necessidade.
4. Camada semântica: definições de métricas e medidas, catálogo, lineage.
5. Plataforma Fiche: sinais reutilizados, consistência off/online.
6. Analistas e modelos: batch/stream computação, ML/estatísticas, gráficos, NLP, geo, filas temporárias.
7. Entrega de insights: dashboards, alertas, recomendações, API, webhooks, analista incorporado.
8. Observabilidade e qualidade: testes de dados, monitoramento de frescura/drift, alertas para anomalias.

Princípio: Separamos os cálculos de métricas/fic da visualização e interfaces, o que acelera a evolução.

3) Tipos de analistas e quando aplicá-los

Descritivo: «O que aconteceu?» - máquinas, cortes, sazonalidade, relatórios de grupo.
Diagnóstico: «porquê?» - análise de fator, segmentação, atribuição, gráficos causais.
«O que vai acontecer?» - classificação/regressão, time-series, survival/modelo charn.
Prescritivo: «O que fazer?» - otimização, bandits, RL, recomendações, priorização de ações.

4) Blocos metódicos básicos

4. 1 Filas de tempo: sazonalidade/tendências, Prophet/ARIMA/ETS, regressores (promoção/eventos), avançamento hierárquico, nowcasting.
4. 2 segmentações: k-means/DBSCAN/HDBSCAN, RFM/clusters comportamentais, perfis por canais/geo/dispositivos.
4. 3 Anomalias e riscos: descomposição STL + IQR/ESD, isolation forest, robust PCA; O registo do frod.
4. 4 Recomendações: filtragem de colagem, faturamento de matrizes, embeddings gráficos, seq2rec.
4. 5 NLP: topics, extração de entidades, sentment/intent, classificação de tíquetes/resenhas, RAG/LLM assistentes.
4. 6 Analista gráfico: centralidade, comunidade, caminho de frode, influência de nós, métricas de pegajosidade das redes.
4. 7 Causalidade: testes A/B, variáveis de ferramentas, DoWhy/causal ML.

5) De dados para sinais: engenharia de fiche

Unidades por janela: somas deslizando/média, frequências, exclusividade.
Lajes horários/diurnos/semanais: capturar dinâmicas de curto prazo.
Sinais de linha: tempo a partir do momento X, ciclo de vida do usuário/objeto.
Sinais geo: clusters de localização, mapas térmicos, disponibilidade.
Sinais gráficos de grau, fecho de quadrilhas, PageRank, embeddings de nódulos/costelas.
Sinais de texto: TF-IDF/embeddings, tonalidade, toxicidade, tópicos.
Consistência online/offline: uma lógica de transformação para aprendizagem e produção.

6) Experimentos e causalidade

Design: Hipótese de → da métrica (e) sucesso → efeito mínimo → tamanho da amostra → randomização/stratação.
Análise: p-values/efeito com espaçamento de confiança, CUPED, correção de múltiplos controles.
Experiências Quazi: se o RCT não é possível - DiD, sintético controls, matchings.
Otimização online: multi-armed bandit, UCB/TS, bendits contextuais, paragem precoce.
Codificação de soluções: os experimentos são integrados a uma plataforma de flagra de fiche, e as versões de tracking.

7) Qualidade dos dados e confiança

Esquemas e contratos: evolução dos circuitos, compatibilidade inversa, schema registry.
Testes de dados: frescura, abrangência, exclusividade, integridade, faixas/regras.
Linha e diretório: de origem a métrica; proprietários, SLA, estatais de validade.
Manuseio de emissão/emissão: políticas documentadas e automatizadas.
Verificação de reprodução do insight: o mesmo pedido → o mesmo resultado (versionização de vitrines/fórmulas).

8) Privacidade, segurança, ética

PII/PCI/PHI: camuflagem, tocenização, privacidade diferencial, minimização.
RLS/CLS: acesso ao nível de linhas/colunas por papéis/tenantes/regiões.
Auditoria: quem viu/exportou, vestígios de acesso, política de retenção.
A ética dos modelos: deslocamento e justiça, explicabilidade (SHAP), aplicação segura do LLM.
Localização: Áreas de armazenamento e transferências de jurisdição.

9) MLOps e analista operacional

Pipline: treinamento DAG 'i (Airflow/Argo/DBT/Preferect), reação a novos lotes/versões.
Lançamentos de modelo: registro (Model Registry), canários, blue-green.
Monitoramento: Latidão, frescura, drible de dados/previsões, qualidade (AUC/MAE/BS).
Rollbacks e runbooks: reversão automática para a versão passada, procedimentos de degradação.
Costa-to-serve: Perfilando os custos de processamento de insights e armazenamento de fichas.

10) Entrega de insights: onde e como exibir

Dashboards adaptativos: fita KPI prioritária, explicações de métricas, drill-through antes dos eventos.
Analista integrado: JS-SDK/iFrame/Headless API, filtros contextuais, e-mail/PDF snapshots.
Alertas e recomendações: «ação seguinte», liminares, anomalias, violações SLA; snoose/deduplicação.
Contorno operacional: integração com sistemas CRM/tíquete/orquestradores automáticos.
Data products para parceiros: portais de relatórios, downloads, API com quotas e áudio.

11) Métricas de sucesso do programa de insights

Aceitação: proporção de usuários ativos de analistas/modelos (WAU/MAU, frequência).
Impacto: uplift negócio chave KPI (conversão, retenção, risco de frod, COGS).
Taxa de insight: Tempo do evento até a saída/alert disponível.
Confiabilidade: farmácia, p95 latência de cálculos e renderização, fatia dos folbacks.
Confiança: queixas de divergências, tempo de correção, cobertura de dados.
Economia: vale para insight, REI para iniciativas, retorno para dados produts.

12) Monetização de insights

Interna: aumento de renda/economia, otimização de marketing/estoque/gestão de risco.
Externo: relatórios pagos/painéis, white-label para parceiros, acesso a API/vitrines.
Tarifas: KPI básico, segmentos avançados/exportação/real-time - Pro/Enterprise.
Data Marketplace: compartilhamento de conjuntos agregados com privacidade e direito.

13) Antipattern

«Os dados vão dizer tudo» sem suposições ou contexto de domínio.
Definições de métricas saltáveis em relatórios diferentes (sem camada semântica).
Pedidos ao vivo pesados no OLTP, o que rola .
Os modelos Orakuls, sem feedback, e o dono do negócio.
Alert spam sem priorização, dedução e explicabilidade.
Não experimentar é tomar decisões sobre correlação e «intuição».

14) Mapa de trânsito de implementação

1. Discovery: mapa de soluções (JTBD), KPI crítico, fontes, riscos e restrições (legais/tatos).
2. Dados e semântica: diretórios, circuitos, testes de qualidade, definições KPI unificadas.
3. MVP-insights: 3-5 maletas de destino (por exemplo, previsão de demanda, detecção de anomalias, lista), entrega simples (dashboard + alert).
4. Automação: Headless API, integração com operações, experimentos, análise de causa.
5. Escala: plataforma de fiche, consistência online/offline, lançamentos de canários de modelos.
6. Monetização e ecossistema: painéis externos/API, tarifas, relatórios de parcerias.

15) Folha de cheque antes do lançamento

• Glossário KPI e proprietários aprovados, versões de fórmulas documentadas.
• Os testes de dados (frescura/completa/exclusividade/faixa) são realizados em CI.
• RLS/CLS e camuflagem de campos sensíveis foram testados em um estagiário.
• p95 a latência de cálculo e renderização respeita o SLO; Tenho um dinheiro/reverências.
• As alertas são priorizadas, há snoose e dedução; a auditoria de ações é armazenada.
• Experiências e métodos causais estão prontos para avaliar os efeitos.
• Runbooks para degradação de modelos/dados e reversão automática configurados.
• As políticas de retenção/DSAR e a localização do armazenamento estão alinhadas com o bloco jurídico.

16) Exemplos de insights típicos (modelos)

Comerciais: drivers de conversão em segmentos e canais; elasticidade de preço; previsão de demanda.
Operacionais: estreitos SLA; previsão de carga/capacidade; anomalias nos passos do processo.
Risco/Frod: cadeias de contas suspeitas; ressalvas de chargeback; uma avaliação da fonte dos fundos.
Clientes: probabilidade de saída; NBO/recomendação; segmentos motivados/comportados.
Qualidade do produto: causas da queda do NPS/CSAT; tópicos das críticas; mapa de regravações após os lançamentos.

Resultado: os insights de big data são uma disciplina do sistema, onde a arquitetura, a metodologia e a execução operacional são conectados em um circuito de decisão. O sucesso não é medido pelo volume de dados e não pelo número de modelos, mas pelo impacto sobre as métricas de negócios, a sustentabilidade do processo e a confiança dos usuários nos dados.