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Cenário Baseado em Dados Reais

A Integração com Schema Alterado

Fornecedor muda formato de campo sem aviso. ETL não quebra, mas processa dados incorretamente.

88% das empresas usam IA em pelo menos uma função de negócio

McKinsey State of AI 2025

O Padrão Comum

Com 88% das empresas usando IA em pelo menos uma função de negócio (McKinsey 2025), a dependência de integrações via API só aumenta. Mas poucas empresas têm contratos de dados formais com seus fornecedores.

Como Acontece

  • Fornecedor atualiza sua API (nova versão, campo renomeado, tipo alterado)
  • Não há comunicação prévia ou ela se perde
  • O ETL continua rodando sem erros (o campo antigo retorna vazio ou null)
  • Dados são processados incorretamente por dias ou semanas
  • Valores são distorcidos sem que ninguém perceba
  • Problema só é descoberto quando alguém questiona os números

"Implement secure data pipelines with integrity controls and validation checks at each stage."

— Microsoft Learn, Cloud-Scale Analytics 2025

O Custo da Demora

Sem monitoramento ativo, problemas de integração podem levar semanas para serem detectados. Durante esse tempo, relatórios financeiros, dashboards de vendas e modelos de IA consomem dados incorretos.

Como o XPTO.XYZ Previne

Nossa solução monitora mudanças estruturais em todas as integrações:

  • Detecção de schema change em tempo real
  • Alertas instantâneos quando campos são adicionados, removidos ou alterados
  • Alertas de anomalia estatística quando valores saem do padrão esperado
  • Contratos de dados com SLAs definidos entre produtor e consumidor

Não deixe isso acontecer com você

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