Implementação de Arquitetura Google Cloud para Análise e Visualização de Dados

Abstract

É crescente o número de lojas virtuais, em 2023 o comércio online registrou um faturamento de R$ 185.7 BI (ABCOMM, 2024). Com o número expressivo de comerciantes atuando no mundo virtual, a concorrência por clientes aumenta e a garantia da satisfação do cliente se torna um diferencial crucial para o sucesso da empresa. Seja para aprimorar o atendimento, criar campanhas de vendas mais personalizadas ou visualizar tendências ao longo do tempo, a tomada de decisão orientada a dados vem se mostrando cada vez mais uma vantagem competitiva significativa para as empresas. A presente pesquisa apresenta uma proposta de arquitetura de dados em nuvem utilizando a plataforma Google Cloud. Utilizando uma base de dados de pedidos realizados no ano de 2017 em marketplaces brasileiros, foi implementada a extração, tratamento e armazenamento e visualização de dados, além do emprego de inteligência artificial para sumarização de comentários de clientes para gerar insights sobre a experiência de compra e a satisfação. O fluxo integrando a extração, transformação e carregamento (ETL) de dados foi implementado utilizando a linguagem Python, por meio de uma função no Cloud Function, e a execução automatizada foi programada através do Cloud Scheduler. Os dados foram armazenados no BigQuery e visualizados em um dashboard interativo criado no Looker Studio. A sumarização dos comentários foi realizada por meio de modelos de linguagem avançados, permitindo a identificação dos principais tópicos de feedback dos clientes. Os resultados mostraram que a arquitetura atendeu às necessidades propostas e é escalável, podendo ser aprimorada com ajustes para maior eficiência e confiabilidade.