O Problema
Pipelines batch que atualizam durante a noite servem para relatórios mensais do conselho. São inúteis para equipes operacionais que precisam reagir a eventos conforme acontecem — uma parada de produção, uma transação fraudulenta, um pico de reclamações. Quando o relatório batch mostra o problema, o dano já foi feito.
Caso de Uso
Streaming, Operacional, IoT
Nossa Abordagem
Arquitetamos camadas de analytics em tempo real usando ClickHouse como engine analítico, Kafka ou Redis Streams para ingestão, e Power BI em modo DirectQuery ou push-dataset para visualização. O resultado: dashboards que refletem a realidade em segundos, não horas.
- Materialized views do ClickHouse para agregações sub-segundo
- Kafka / Redis Streams para ingestão de eventos
- Power BI DirectQuery com otimização de query folding
- Alertas e detecção de anomalias em dados streaming
Velocidade
Latência de query sub-segundo
Resultados
- Dashboards refletindo dados vivos em até 5 segundos do evento
- Alertas automatizados disparados por modelos de detecção de anomalias
- Equipes operacionais agindo sobre eventos, não sobre relatórios de eventos
Impacto
Reaja em segundos, não em horas