Desafio – Observabilidade
Uma das maiores empresas de pagamentos do país enfrentava um sério desafio na detecção de falhas e no monitoramento de transações. A ineficiência no processo levava horas para identificar problemas críticos, resultando em perda de receita e conflitos interdepartamentais.
Essa dificuldade era agravada pela má qualidade dos dados: as informações apresentavam inconsistências e duplicidades, comprometendo a precisão analítica, o que tornava a observabilidade ainda mais necessária. Consequentemente, o tempo de resolução de incidentes (MTTR) e a identificação da causa raiz eram elevados. A falta de assertividade nas regras de negócio também impedia o monitoramento proativo e a aplicação de práticas maduras de observabilidade de dados.
Essa combinação de fatores comprometia tanto a rapidez no atendimento quanto a tomada de decisões estratégicas, impactando negativamente a experiência dos clientes finais e a capacidade da operação em evoluir além do antigo sistema de BI.
Solução
Para superar esses desafios, a Nava implementou a Alma Platform, uma solução de observabilidade, que substituiu o seu antigo sistema de BI, trazendo uma forma inteligente de gestão de operações e dados.
As entregas incluíram:
- Implantação de rotinas de coleta e data quality otimizadas, com maior velocidade e precisão;
- Integração da Alma Platform ao sistema de ITSM, reduzindo o tempo de resposta a incidentes e melhorando o MTTR;
- Uso de algoritmos de machine learning, que passaram a correlacionar eventos automaticamente, sem necessidade de intervenção manual, ampliando também a observabilidade de dados;
- Um novo ambiente orientado à performance, capaz de operar de forma preditiva e responder com agilidade a falhas em transações.
A solução elevou a maturidade de observabilidade na empresa e potencializou a identificação de anomalias, substituindo por completo o modelo anterior do sistema de BI.
Resultados
A empresa agora conta com uma operação mais eficiente, preditiva e orientada por dados confiáveis, que são coletados, processados e entregues às áreas com mais rapidez — reforçando uma jornada consistente de observabilidade e qualidade analítica.
Os algoritmos de machine learning ajudam a identificar problemas com mais precisão, diminuindo falsos positivos e direcionando a operação a atuar no que realmente importa. A transformação trouxe ganhos concretos:
- Diminuição na perda de receita e no attrition com clientes;
- 67% de redução no tempo de detecção de problemas — desempenho suportado pela integração com ITSM, melhoria de MTTR e ampliação de observabilidade de dados;
- 97% dos incidentes transacionais são abertos pela ferramenta, reforçando a confiabilidade do ambiente e a rastreabilidade das transações;
- 80 campos de mensageria disponíveis ao usuário, com regras aprimoradas por machine learning;
- +20 trabalhos de identificação de anomalias em execução;
- 16 campos de mensageria monitorados pela Alma Platform, agora integrados a rotinas consistentes de data quality.
