de redução no tempo
de provisionamento de ambientes, de até 5 dias para aproximadamente 5 minutos
Uma das maiores empresas de logística e transporte do Mundo enfrentava um desafio estrutural: dados fragmentados entre países, regiões e sistemas, sem padrão para consumo, governança ou controle de custos. A Objective estruturou uma plataforma de dados unificada, combinando engenharia de dados em escala, automação de infraestrutura via IaC e um ambiente self service com governança by design, transformando a forma como times internos, parceiros e clientes consomem informações de logística em toda a região.
Big Numbers / Destaques
de redução em erros manuais
de configuração e parametrização de ambientes
de reaproveitamento
de estruturas analíticas e regras de negócio entre países e regiões
de redução no esforço
de integração e padronização de dados multinacionais
de redução
nos chamados operacionais direcionados ao time central de dados
de aumento
na capacidade operacional do time de dados sem crescimento proporcional da equipe
Contexto e desafio da empresa
A empresa operava com dados fragmentados entre Brasil, México, Colômbia e demais países da região PAC. Cada país utilizava sistemas, bancos de dados e, em muitos casos, processos manuais diferentes para organizar dados de logística, transporte e armazenamento, gerando inconsistências, sobrecarga operacional e ausência de governança unificada.
O time de dados era constantemente acionado para interpretar equivalências entre regiões, liberar acessos, criar ambientes e responder a demandas recorrentes que não exigiam especialização técnica. Sem padronização e sem autonomia para as áreas consumidoras, o crescimento da operação dependia diretamente da expansão do time de dados, um gargalo que a empresa precisava eliminar. Os principais desafios identificados foram:
Ausência de um modelo de dados comum entre países, domínios e sistemas
Ambientes sendo criados de forma incorreta, superdimensionados e sem padrão
Falta de visibilidade e previsibilidade sobre custos de infraestrutura
Dificuldade para dividir e repassar custos por área, parceiro ou cliente
Sobrecarga do time de dados com atividades operacionais e repetitivas
Dependência total do time central para qualquer consumo ou exploração de dados
Solução
A Objective estruturou a solução em três frentes de engenharia de dados integradas, com governança transversal e infraestrutura escalável sobre Azure e Databricks.
Common Data Model (CDM)
criação de uma camada intermediária padronizada entre os dados de origem e o consumo, garantindo que times de diferentes países acessem dados de transporte e logística com as mesmas colunas, métricas e padrões, eliminando a necessidade de interpretação manual entre regiões. O modelo foi estruturado em arquitetura medalhão (bronze, silver, gold) com Unity Catalog para controle de acesso e governança de dados.
Ambiente self service
plataforma controlada que permite que times internos, parceiros e clientes criem queries, jobs e tabelas, conectem relatórios e explorem dados de forma autônoma, em ambiente isolado, com governança by design e sem acesso indevido a dados de produção.
Infraestrutura como Código com Terraform
automação completa do provisionamento de workspaces no Databricks via Azure DevOps, permitindo criar ambientes padronizados em minutos, com previsibilidade de custo antes da execução, eliminação de erros manuais e redução de custo operacional a centavos por execução.
As tecnologias utilizadas incluem
Databricks (Unity Catalog, arquitetura medalhão)
Azure / Microsoft (Azure DevOps, Data Factory, Storage)
Terraform
Power BI e ferramentas internas de visualização
Qlik Replicate e GitHub
Resultados
Em aproximadamente quatro meses, os primeiros resultados já eram percebidos pelas equipes, e a expectativa do cliente foi superada tanto em velocidade quanto em simplicidade de implementação. A solução, que inicialmente gerava receio pela complexidade percebida, surpreendeu a diretoria pela objetividade e pelo impacto imediato. Os principais resultados obtidos foram:
Provisionamento de ambientes analíticos reduzido de dias para cerca de 5 minutos, acelerando onboarding de novos times e parceiros
Redução de 85% nos erros operacionais relacionados à criação e configuração de ambientes
Padronização de dados entre países e sistemas, com 60% menos esforço de integração analítica multinacional
Reaproveitamento de 70% das estruturas analíticas e regras de negócio entre regiões
Redução de 50% nos chamados operacionais ao time central de dados
Aumento de 70% na velocidade de disponibilização de ambientes para novos usuários e parceiros
Maior visibilidade e previsibilidade de custos de infraestrutura, com capacidade de divisão e repasse por área, cliente ou parceiro
Time de dados liberado de atividades repetitivas para focar em desenvolvimento e evolução da plataforma
Base estruturada para uma evolução futura em direção a uma arquitetura Data Mesh
