NCS Insights

Você lerá nesse artigo:

• • Da suspeita ao insight: por que a base de dados precisa ser sólida
  • Arquitetura Baseada em Delta Lake no Databricks: a base para governança e performance antifraude
  • Governança e Rastreabilidade com Unity Catalog e Lineage UI
  • Orquestração de Pipelines com Databricks Workflows: da Ingestão à Inferência
  • Machine Learning Controlado e Auditável com MLflow e Model Registry
  • Monitoramento Operacional e Observabilidade
  • Segurança, Compliance e Proteção de Dados Sensíveis
  • Detecção de Fraudes é Arquitetura, Não Só Algoritmo
  • Por que escolher a NCS Consultoria?

Detecção de fraudes em tempo real deixou de ser uma iniciativa isolada para se tornar parte da operação central de instituições financeiras. Áreas de risco, compliance, auditoria e tecnologia lidam com a mesma exigência: identificar transações suspeitas com agilidade, reduzir impactos financeiros e garantir rastreabilidade sobre tudo que foi feito: do dado que entrou até a decisão tomada.

Para os times de TI, o desafio vai muito além da simples entrega de um modelo de machine learning: trata-se de garantir uma arquitetura de dados governada, auditável e altamente disponível, capaz de suportar o ciclo completo de ingestão, processamento, inferência e resposta a eventos suspeitos.

É nesse contexto que o Databricks vem sendo adotado para integrar essas camadas, dados, modelos, orquestração e governança, em uma única plataforma operacional. 

Da suspeita ao insight: por que a base de dados precisa ser sólida

Detectar uma fraude é, na prática, uma corrida contra o tempo. Quando um padrão suspeito é identificado, a resposta precisa ser imediata, e para isso, a base técnica por trás do modelo faz toda a diferença.

É comum que as instituições se deparem com gargalos que comprometem a eficácia da operação antifraude: dados chegam com atraso, estão fora do padrão esperado, ou não permitem rastrear o que foi alterado ao longo do tempo. Sem uma fundação de dados bem estruturada, todo o restante da solução fica vulnerável, inclusive o modelo mais avançado.

Arquitetura Baseada em Delta Lake no Databricks: a base para governança e performance antifraude 

O Delta Lake é um dos principais pilares da arquitetura do Databricks para detecção de fraudes, oferecendo recursos essenciais para garantir a integridade, rastreabilidade e consistência dos dados. Entre eles:

• • Transações ACID em larga escala: garante consistência mesmo em cenários de ingestões e atualizações simultâneas.
  • Time Travel: permite consultar estados históricos dos dados para investigações retroativas de fraudes e recuperar versões anteriores dos dados, recurso essencial para responder a auditorias ou reconstituir o estado de uma transação.
  • Schema Enforcement e Schema Evolution: controle rigoroso de integridade de esquema, com possibilidade de evolução controlada por meio de pipelines versionados.

Além disso, o Delta Lake permite organizar os dados em camadas lógicas conhecidas como Bronze, Silver e Gold, uma prática comum em arquiteturas modernas:

(Imagem/Reprodução: https://www.databricks.com/br/glossary/medallion-architecture)

• • A camada Bronze armazena os dados brutos, exatamente como foram recebidos das fontes.
  • A camada Silver reúne os dados após transformações iniciais, como limpeza, padronização e enriquecimento.
  • A camada Gold contém dados prontos para consumo por modelos de machine learning, dashboards ou análises mais avançadas.

Essa separação facilita o controle da qualidade dos dados em cada estágio do processo, além de tornar mais simples a auditoria, o reprocessamento e a identificação de falhas. 

Governança e Rastreabilidade com Unity Catalog e Lineage UI

A rastreabilidade completa do ciclo de vida dos dados é um dos pontos mais sensíveis em ambientes regulados.  

O Unity Catalog, aliado ao Databricks Lineage UI, permite que os times de TI respondam com agilidade a auditorias, com visibilidade total sobre:

• • Origens dos dados, mesmo quando vêm de fontes em tempo real , como Kafka, Event Hubs ou serviços de ingestão proprietários.
  • Transformações aplicadas ao longo dos pipelines Spark, com histórico versionado
  • Consumo final dos dados por dashboards, APIs ou modelos de machine learning.

Essa capacidade de lineage detalhado reduz significativamente os riscos de não conformidade e melhora a governança sobre dados sensíveis, possibilitando que equipes respondam rapidamente a auditorias, mantenham controle sobre dados sensíveis e assegurem que todas as decisões tomadas pela solução antifraude sejam justificáveis. 

Orquestração de Pipelines com Databricks Workflows: da Ingestão à Inferência

A jornada de um dado até se transformar em uma decisão começa com a ingestão, o processo de capturar, receber e armazenar dados brutos vindos de sistemas transacionais, APIs, eventos em tempo real, entre outros. A partir daí, esses dados passam por transformações, enriquecimentos e validações até que estejam prontos para alimentar modelos de machine learning.

Na etapa final, ocorre a inferência, momento em que o modelo analisa o dado em tempo real ou por lote e indica se aquela transação possui características suspeitas.

Com o Databricks Workflows, é possível orquestrar todas essas etapas de forma coordenada e resiliente:

• • Agendamento e execução de jobs (conjuntos de tarefas automatizadas) com controle da ordem de execução, garantindo que cada etapa só seja iniciada quando as anteriores forem concluídas com sucesso.
  • Integração com ferramentas de monitoramento corporativas, como Splunk, Grafana, Azure Monitor,por meio de Webhooks ou APIs.
  • Implementação de controles de erro e reprocessamento automático para garantir alta disponibilidade.

Além disso, a integração nativa com o Job Cluster otimiza a alocação de recursos computacionais, reduzindo custos operacionais ao garantir que os clusters sejam dimensionados apenas durante a execução das tarefas.

Machine Learning Controlado e Auditável com MLflow e Model Registry

Para os times de TI que precisam garantir versionamento, aprovação e rastreamento de modelos em produção, o MLflow e Model Registry desempenham um papel central:

• • Controle de versões de modelos.
  • Definição de etapas de validação, como staging e produção.
  • Rastreabilidade de experimentos, hiperparâmetros e métricas de performance.
  • Integração com pipelines de CI/CD por meio de APIs REST, promovendo automação com segurança.

Esse ciclo controlado evita o chamado “shadow deployment”, quando modelos entram em produção sem rastreabilidade, garantindo que apenas modelos validados e auditados cheguem ao ambiente de produção.

Monitoramento Operacional e Observabilidade

Uma arquitetura antifraude que não é monitorada tende a falhar nos momentos mais críticos. A manutenção da solução requer monitoramento contínuo de:

• • Latência de processamento.
  • Volume de transações processadas por janela de tempo.
  • Performance dos modelos (AUC, precisão, recall).
  • Ocorrência de falhas nos jobs.

O Databricks permite a exportação de métricas para ferramentas corporativas de observabilidade, além de oferecer suporte nativo a alertas com base em SLAs pré-definidos. 

Segurança, Compliance e Proteção de Dados Sensíveis 

Dados financeiros são alvo de regulamentações severas e precisam ser protegidos com camadas adicionais de segurança.  Do ponto de vista de segurança, o Databricks permite que essas exigências sejam atendidas por meio de:

• • Controle de Acesso Baseado em Funções (RBAC) com integração com Azure Active Directory ou AWS IAM.
  • Data Masking e Column-Level Security para garantir que apenas usuários autorizados visualizem informações sensíveis.
  • Auditoria de Acesso e Atividades com logs detalhados exportáveis para soluções de SIEM.

Além disso, todos os dados podem ser criptografados em repouso e em trânsito, atendendo às normas PCI DSS, LGPD, Bacen e outras regulamentações aplicáveis ao setor financeiro.

Detecção de Fraudes é Arquitetura, Não Só Algoritmo

A construção de uma solução de detecção de fraudes eficiente, segura e governada vai muito além da escolha de algoritmos ou da performance de execução. Envolve uma arquitetura de dados robusta, pipelines orquestrados de forma resiliente, governança rigorosa sobre o ciclo de vida de dados e modelos, além de integração com as camadas de monitoramento e compliance da instituição.

O Databricks, ao centralizar todas essas capacidades em uma única plataforma, tem permitido que as áreas de TI entreguem soluções com alto grau de controle, auditabilidade e escalabilidade, atendendo tanto às necessidades operacionais quanto às exigências regulatórias.

Por que escolher a NCS Consultoria?

A NCS Consultoria apoia instituições financeiras na construção de arquiteturas de dados modernas, escaláveis e governáveis, utilizando as melhores práticas do mercado.

Nossa atuação envolve desde o desenho de pipelines de dados distribuídos até a implementação de camadas robustas de governança, segurança e compliance em plataformas como o Databricks.

Oferecemos consultoria especializada, integração entre sistemas, desenvolvimento de pipelines de machine learning governados e capacitação técnica dos times internos, com treinamentos estruturados que reduzem a curva de adoção e promovem uma cultura de dados orientada a boas práticas.

Se sua empresa busca uma abordagem sólida para transformar o processo de detecção de fraudes, com foco em escalabilidade, performance e governança, estamos à disposição para conversar e ajudar a estruturar a melhor solução.

Autor Victor Orquisa | Consultor Sênior de Business Intelligence da NCS Consultoria