76% do banco de veículos se carrega sozinho
- BRP
- Especialista em Transformação Digital Global
- 2026
Como CLT, não como consultor
Os dados técnicos de cada veículo da linha europeia eram redigitados no banco na mão, porque dois arquivos de origem nunca chegavam no mesmo formato. Hoje uns 76% se carregam sozinhos.
Em números
76%
do banco preenchido automaticamente
75%
menos esforço em tudo que sobra
100%
de acurácia em cada campo que a automação escreve
A situação
Antes de uma página ser montada, todo veículo precisa dos dados técnicos no banco. Esses dados chegam como arquivos de spec e de taxonomia produzidos lá atrás, e nada obriga eles a ter um formato: coluna muda de lugar de um arquivo para o outro, campo some, um valor é número num lugar e texto no outro. Então era lido e redigitado, campo por campo, modelo por modelo, para a linha europeia inteira. A América do Norte já tinha passado por isso. A Europa tinha mais fontes e menos acordo entre elas.
O que eu fiz
Absorver a variação em vez de fingir que ela não existe
A automação normaliza o que chega, cruza com a taxonomia e escreve só o que ela tem certeza. Isso dá uns 76% do banco, preenchido sem ninguém encostar, e o esforço no quarto que sobra caiu também uns três quartos.
O que ela escreve, escreve certo. As correções que voltavam do UAT eram quase todas transcrição, e transcrição é justamente a parte que sumiu.
Depois, tornar a bagunça visível
Um script de validação lê os arquivos de extração, taxonomia e spec antes de qualquer carga e reporta o que mudou: um schema que se moveu, dado que não está lá, layout que quebrou, formatação que fugiu do padrão. Ele gera um log que eu entrego para o time dono desses arquivos, então o problema é corrigido onde nasceu, e não remendado onde caiu.
Esse log é a parte menor do trabalho e provavelmente a mais duradoura. Ninguém consegue cobrar um padrão que não tem prova por trás. O log é a prova, a primeira versão de uma regra que dá para apontar quando ela é quebrada.
Resultados
- Cerca de 76% do banco preenchido automaticamente a partir dos arquivos de spec e taxonomia
- 75% menos esforço do que preencher na mão
- 100% de acurácia nos campos que a automação escreve
- Menos correções voltando do UAT
- Problema de entrada vira log que o time de origem pode agir, antes de qualquer carga
Habilidades utilizadas
- Pipelines de Dados & Automação
- Governança & Padrões
Sistemas: Python, Adobe Experience Manager (AEM)
