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Inteligência de Service Desk e motor de SLA
Detalhes do projeto
Por que nasceu
Os registros de atendimento chegavam por diferentes APIs e arquivos, com históricos de status inconsistentes. Uma aritmética simples de SLA não representava com confiança horas úteis, feriados, pausas do solicitante, tempo em fornecedor e reaberturas.
O que eu criei
Projetei a ingestão incremental, o modelo analítico e as regras de SLA; depois conectei as visões resultantes às rotinas diárias do Service Desk, das equipes de campo e da liderança operacional.
Restrições e trade-offs
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Restrições que moldaram o sistema
- 01O modelo precisava preservar o histórico de sincronização e expor falhas de qualidade, em vez de normalizá-las silenciosamente.
- 02Os relógios de SLA mudavam conforme prioridade, feriados nacionais, pausas, responsabilidade do fornecedor e chamados reabertos.
- 03Usuários operacionais e executivos precisavam de níveis diferentes de detalhe a partir do mesmo conjunto confiável de dados.
Trade-offs
- 01Sincronização incremental com histórico durável foi mais complexa que recargas completas, mas tornou mudanças e lacunas explicáveis.
- 02DuckDB manteve consultas analíticas rápidas e operação simples para um produto interno, sem adotar prematuramente um data warehouse distribuído.
- 03Exportações controladas priorizaram rastreabilidade sobre cópias irrestritas de planilhas desconectadas do modelo de origem.
Outras decisões de arquitetura
- Ingestão incremental de APIs e arquivos normaliza mais de 32.000 registros em um modelo analítico com histórico de sincronização e controles de qualidade.
- O domínio de SLA trata políticas por prioridade, horas úteis, feriados nacionais, pausas do solicitante, tempo em fornecedor e reaberturas.
- FastAPI e DuckDB servem dashboards React com heatmaps, comparação de períodos, filas operacionais e exportações controladas.
- Relatórios executivos e de campo recorrentes conectam o produto às rotinas reais de Service Desk, monitoramento e incidentes críticos.
Valor para a operação
Mais de 32 mil chamados se tornaram um modelo operacional com controle de qualidade, servindo SLA, backlog, carga, heatmaps e relatórios recorrentes de liderança a partir de uma única fonte de verdade.
Princípio de engenharia
“Um dashboard conquista confiança antes de conquistar atenção: as pessoas agem sobre uma métrica somente quando seu relógio, suas exclusões e o histórico da fonte podem ser explicados.”