Caminho do sinal para a ação

O sinal não muda nada por si só. O valor aparece quando o sinal é normalizado, interpretado, priorizado, transformado em solução e ação, e o resultado volta ao sistema como feedback. Abaixo, uma linha de montagem prática e um conjunto mínimo de artefatos para que este caminho seja rápido, repetível e seguro.

1) Sinais: fontes e padrões

Fontes: Eventos alimentares, telemetria/loging, pagamentos/CUS, RG/Frod Indicadores, APM/SLA, FX (FX, registros).
Padrão de evento (canônico): 'sinal _ id', 'tipo', 'entity _ id', 'ts _ event', 'ts _ ingest', 'severity', 'payload', 'fonte', 'confidence'.
Requisitos qualitativos: Idempotidade ('sinal _ id'), hora exata, UTC + local, máscaras PII, versão do padrão.

Anti-pattern: campos «flutuantes», formatos de tempo locais, falta de «fonte »/« versão».

2) Sense: normalização, dedução, enriquecimento

Normalização: guias unificados, moedas/temporizões, esquemas de nomes.
Deduplicação: chave '(entity _ id, tipo, window)' + hash de carga útil; guarde o «motivo da união».
Enriquecimento (função-join): RFM, geo/dispositivo, avaliação de risco, cômodos, contexto de campanhas.
Qualidade: filtros de ruído, fiação 'confidence', verificação de invariantes (por exemplo, 'amount ≥ 0').

3) Validate: «É importante e é o nosso caso?»

Correlação vs causalidade: selecione os sinais que necessitam de verificação causal (DiD/experimentos) → não confunda com os desencadeadores de incidentes.
Efeitos duplos: vínculo com ações já ativas (para não «multar» duas vezes).
As políticas de validade são RLS/CLS, RG/regras de conformidade, limites de frequência de contatos.
Histerese: porta de entrada ≠ saída; «resfriamento» (cool-off) para sinais flaps.

4) Priorize: como escolher o que fazer primeiro

Avaliação prioritária (exemplo):

[
\textbf{Priority} = \text{Severity}\cdot w_s;+; \text{Propensity}\cdot w_p;+; \text{Value}\cdot w_v; -; \text{Risk}\cdot w_r; -; \text{Cost}\cdot w_c
]

Severity: força de desvio do normal/limiar.
Propensity/Propability of sucess: probabilidade de sucesso (modelo/uplift).
Valor: impacto econômico esperado (LTV uplift, danos evitados).
Risk/Cost: operacionais, RG/complacência, probabilidade de danos ao usuário.
SLA: Dedline por tipo de sinal (P1/P2...).

Fila de ação = triagem por 'Priority' com quotas e rate-limit por tipos de intervenção.

5) Decide: como decidir

Três níveis de automação:

1. Regras (policy-as-código): transparente, rápido, malas básicas.

2. Modelos (score-based): probabilidade/classificação + limiar/histerese.

3. Políticas adaptativas (bandits, RL): treinamento online, personalização.

Árvore de soluções (definição de tabela, mini-modelo)

Condição	Contexto	Ação	Guardrails	Nível de automação
`RG_risk ≥ τ` & `night_window`	novatos	Pausa + conselho RG	FPR≤1%	Auto
`churn_propensity ≥ τ1` & `value_quantile ≥ 0. 8`	Retensem	Pessoal Offer	ROMI≥0, cap=1/7д	Auto
`fraud_score ∈ [τ2,τ3]`	pagamento	Escalar para verificação manual	SLA 2h	Human-in-the-loop

6) Act: orquestração e execução

Canais: in-app, e-mail, push, SMS, chamada, limites/restrições, tíquetes.
Orquestrador: entrega garantida (retry/backoff), idempotidade de ação ('action _ id'), transacionalidade.
Conflitos: prioridades e exclusões mútuas (por exemplo, intervenção RG).
Cargas: rate-limit por canal/yuser/segmento, fila com DLQ.
Auditoria: registro «sinal → solução → ação → resultado».

7) Learn: efeito e feedback

As métricas de ação são coverage, take-rate, sucesso (conversão/redução de risco), latency, NPS/queixas.
Avaliação causal: A/B, DiD, controle sintético; uplift @ k, Qini/AUUC para a meta.
Sintonização automática: atualização de liminares/políticas; Bandidos ( -greedy/TS) dentro dos limites.
Curto-circuito de ciclo: novos fichas/sinais dos resultados; arquivo de regras/versões.

8) Guardrails e segurança

Qualidade de dados: freshness, completeness, PSI à deriva; queda de qualidade = «pare-torneira» automação.
Operacionais: p95 tempo de decisão, disponibilidade do orquestrador, orçamento de erro (erro).
Ética/RG/Complacência: proibição de offs agressivos em caso de risco, explicação de soluções, razões transparentes para o usuário.
Histerese e cooldown: impede o piscar de olhos e a «fadiga» do público.

9) Observabilidade e SLO

Linha de montagem SLO: "Signal→Decision p95 ≤ 2 segundos; Decision→Action p95 ≤ 5 segundos; a frescura dos dados ≤ 15 min".
Dashboards, vórtice signaly→deystviya, mapa de prioridades, alertas de guarda.
Logi e traçado: 'trace _ id/correlation _ id', métricas de falha, retraí, porcentagem de escalações manuais.
Runibuki: cenários de degradação (drop fid, sinalização, atrasos no canal).

10) Circuitos de dados e contratos (mínimo)

Sinal de Evento (JSON)

json
{
"signal_id": "sig_...uuid",
"type": "churn_risk",
"entity_id": "user_123",
"ts_event": "2025-10-31T22:15:00Z",
"ts_ingest": "2025-10-31T22:15:05Z",
"severity": 0. 82,
"confidence": 0. 93,
"source": "model:v4",
"payload": {"rfm":"H1","country":"EE","platform":"ios"},
"version": "1. 2"
}

Solução/ação (por tabela)

`action_id`, `correlation_id`, `entity_id`, `policy_version`, `decision` (enum), `channel`, `queued_at`, `sent_at`, `status`, `guardrail_flags[]`.

11) Economia de soluções: quando a ação é benéfica

Valor esperado:

[
\mathbb{E}[EV] = p_{\text{успех}} \cdot \text{Value} - p_{\text{вред}} \cdot \text{Harm} - \text{Cost}
]

Limiar: execute a ação se 'EV ≥ 0' e os guardas estiverem normais.
Orçamentos: caps por segmentos/canais, alocação por margem.
Objetivos multi: cascata - primeiro segurança (RG/frod), depois economia, depois UX.

12) Níveis de maturidade (matriz)

1. Reacções manuais, sem revistas.
2. Repeatable: modelos de regras, auditoria básica, métricas limitadas.
3. Managed: orquestrador unificado, priorização, avaliação A/B.
4. Optimized: políticas adaptativas, bandido, liminares auto-tuning, controle causal de passagem.
5. Safe-autonomy: Ações autônomas dentro de guichês rígidos, verificações formais.

13) Modelos de artefatos

A. Passaporte de sinal

Código/versão, definição, origem, esquema, SLO frescura, regras de dedução, enriquecimento, proprietários, qualidade (tolerância), riscos.

B. Passaporte de políticas/regras

Identificador, condições, dados/fici, ação, histerese/cooldown, guardrails, explicação para o usuário, versão/changelog.

C. Runbook incidente

Sintoma (alert), trailing, cheque de qualidade de dados, desligamento/rebaixamento de nível automático, contatos, critério de «retorno à área verde».

14) Folha de cheque antes do lançamento do circuito

Os sinais são normalizados; há dedupo e enriquecimento
A priorização e as filas foram implementadas; quotas e rate-limit configurados
As políticas/liminares estão documentadas; histerese e cooldown estão ativos
O orquestrador de ação é idepotente; auditoria de «transversal»
Guardrails e SLO definidos; alerts e runibuki prontos
Avaliação de efeito causal configurada (A/B/DiD ou bandidos no banco de areia)
Dashboards «Signal→Action→Outcome» e métricas de qualidade vendidas
Processo de versionização e feedback (learn) encerrado

Resultado

Um caminho confiável de sinal para ação é uma linha de montagem, em vez de um conjunto de script: eventos normalizados → priorização clara → soluções controladas (com regras/modelos) → orquestração segura de ação → avaliação causal → circuito automático learn. Esse caminho torna os dados operacionais, as medidas exatas e o efeito mensurável e reproduível.

Caminho do sinal para a ação