A complexidade no setor financeiro digital é um desafio crescente. Com o crescimento acelerado de plataformas de P2P lending, bancos digitais e insurtechs, os riscos deixaram de ser setoriais para se tornarem sistêmicos. Uma falha operacional em um player menor não se restringe mais ao seu próprio balanço: ela reverbera diretamente na instituição financeira que provê o capital, na seguradora que cobre o risco de crédito e, no final da cadeia, impacta o usuário final.
Atualmente, muitas organizações brasileiras que tentam monitorar esse ecossistema enfrentam o problema dos silos de dados. Informações de mercado de capitais, balanços bancários e métricas de P2P operam em arquiteturas desconectadas, dificultando uma visão unificada e, consequentemente, tornando a resposta regulatória lenta e reativa.
O que vamos construir
Nesta análise, exploraremos a arquitetura de uma solução baseada em Fabric IQ, que visa resolver a fragmentação de dados através de quatro pilares:
- O Lakehouse, funcionando como a fundação (camadas Bronze e Silver) do medallion architecture, centralizando dados brutos e transformados.
- O Semantic Model, definindo o star schema, medidas e hierarquias que dão sentido ao modelo analítico.
- A Ontologia, que eleva o nível técnico dos dados para entidades de negócio (Banco, Plataforma P2P, Tomador de Empréstimo), governadas por regras de negócio claras.
- O Planning sheet, possibilitando a automação de previsões de carga de trabalho para equipes de fiscalização e modelagem de cenários baseada em dados em tempo real.
Passo 1: Preparando a fundação no Lakehouse
O sucesso de um projeto de alta senioridade em dados depende da governança desde a ingestão. Criamos o P2PLendingLH dentro do workspace para consolidar dados públicos. Com o Direct Lake mode, garantimos latency mínima, já que o semantic model consulta o parquet diretamente no lakehouse, eliminando a necessidade de imports pesados e, de quebra, facilitando o rollback e a consistência na atualização mensal dos indicadores.
A modelagem dimensional utilizada aqui, com prefixos dim_ para dimensões (como perfis de bancos ou dados de tomadores) e rel_ para tabelas de relacionamento, garante que a integridade referencial seja mantida, algo essencial para auditorias e conformidade técnica.
Passo 2: O papel do Semantic Model
O semantic model é a interface analítica que traduz a estrutura técnica do lakehouse para o negócio. Ao utilizar o Direct Lake, garantimos que, assim que os dados são publicados, o modelo já está pronto para o consumo do usuário. É aqui que definimos as calculated measures, como o cálculo de exposição de channeling em relação ao total assets, que servirão de base para a inteligência artificial realizar consultas complexas em linguagem natural.
Passo 3: Gerando a Ontologia, o salto para o "entendimento"
Se o semantic model diz "como o dado é", a Ontologia explica "o que o dado significa". Ela não é apenas uma estrutura de dados, mas um vocabulário corporativo legível pelas máquinas.
Ao criar uma nova ontologia no Fabric IQ, identificamos entidades e, crucialmente, estabelecemos regras de negócio que disparam ações automáticas via Fabric Activator. Por exemplo: se a taxa TWP90 de uma plataforma cruza o índice de 5%, a ontologia sinaliza automaticamente o time de supervisão. Isso é shift-left aplicado à governança de risco: a detecção ocorre antes que o problema escale para um risco sistêmico.
Passo 4: Planejamento (Planning Sheets) como ferramenta de decisão
Por fim, a camada de Planning elimina a desconexão entre o insight analítico e a alocação de recursos. Com os dados de risco consolidados, gestores podem orçar visitas on-site em plataformas com base na severidade do TWP90, otimizando o budget operacional com uma precisão impossível em planilhas isoladas.
A adoção dessa abordagem moderna de data-as-a-service permite que empresas brasileiras cresçam com previsibilidade, controlando riscos sem sacrificar a agilidade necessária para o mercado financeiro atual.
Artigo originalmente publicado em Azure Updates - Latest from Azure Charts.
