Recentemente, li uma matéria sobre a Grab, uma plataforma de serviços digitais de Singapura, que implementou um sistema de monitoramento de qualidade de dados em tempo real. Fico pensando como essa inovaçãó pode impactar o mercado de tecnologia, especialmente no que diz respeito à arquitetura e desenvolvimento de software. Afinal, a qualidade dos dados é um dos pilares fundamentais para garantir que nossos sistemas funcionem de forma eficiente e confiável.
Introdução
A Grab, que é conhecida por suas soluções de entrega e mobilidade, resolveu enfrentar um desafiu que muitos de nós, profissionais de tecnologia, conhecemos bem: a validação da qualidade dos dados que trafegam nas plataformas. O problema que eles encontraram é comum: erros sintáticos e semânticos nas mensagens do Apache Kafka, que podem causar uma verdadeira dor de cabeça.
O desafio da qualidade dos dados
Os erros sintáticos surgem quando a estrtura da mensagen está errada. Por exemplo, um campo que deveria ser um inteiro recebe um valor de string, e isso pode fazer com que aplicações consumidoras falhem com erros de desserialização. Já os erros semânticos são mais traiçoeiros. Um campo user_id pode ser considerado válido do ponto de vista sintático, mas se não seguir o formato esperado pela empresa, que seria 'usr-{8-dígitos}', isso pode gerar complicações sérias.
A solução adotada pela Grab
Para resolver esses problemas, a equipe de engenharia da Grab criou uma nova arquitetura que permite a definição de contratos de dados, testes automatizados e alertas de qualidade. No coração dessa nova sistema está um motor de configuração e transformação de testes. Ele utiliza esquemas de dados dos tópicos, metadados e regras de teste para gerar definições de teste baseadas em FlinkSQL. Isso é bem interessante, pois o FlinkSQL permite representar dados de fluxo como tabelas dinâmicas, facilitando a criação de filtros de dados para as regras.
Uma das partes mais legais dessa implementação é o uso de um modelo de linguagem (LLM) para analisar os esquemas de stream do Kafka e sugerir regras de testes semânticos. Isso não só acelera o processo de configuração, mas também ajuda a identificar restrições de qualidade de dados que não são tão óbvias. É um verdadeiro game changer!
Dicas para implementar qualidade de dados em tempo real
- Defina contratos de dados claros: Isso ajuda a alinhar expectativas entre os produtores e consumidores de dados.
- Automatize testes: Testes automatizados garantem que qualquer nova mudança não introduza erros invisíveis.
- Utilize ferramentas de monitoramento: Ferramentas que oferecem visibilidade em tempo real são essenciais para detectar problemas rapidamente.
- Capacite sua equipe: Invista em treinamentos para que todos entendam a importância da qualidade dos dados.
- Fique atento às melhores práticas: O setor ainda está engatinhando em termos de maturidade, então, esteja sempre atualizado sobre as tendências.
Conclusão
A iniciativa da Grab é um exemplo claro de como a tecnologia pode ser usada para melhorar a qualidade dos dados e, consequentemente, a experiência do usuário final. Ao tratar dados como um produto, a empresa não só garante que as informações sejam confiáveis, mas também melhora a eficiência operacional. É um lembrete poderoso de que, em um mundo onde a informação é cada vez mais valiosa, a qualidade dos dados não pode ser negligenciada. Vamos ficar de olho nas inovações que virão por aí!