DataPulse
Busca instantanea em catalogo de meio milhao de produtos.
Pipeline de dados para e-commerce com indexacao inteligente e busca avancada em catalogo massivo.
O Problema
Com mais de 500 mil produtos no catalogo, a busca levava entre 4 e 8 segundos para retornar resultados. O ranking era puramente textual, sem considerar comportamento de compra, estoque ou margem. Times de conteúdo passavam horas corrigindo inconsistencias de dados manualmente.
A Solucao
Construímos um pipeline de ingestao com Apache Airflow que normaliza, valida e enriquece os dados antes de indexar. O motor de busca usa Elasticsearch com um scoring hibrido: relevancia semantica + sinais comportamentais (cliques, conversoes) + regras de negócio configuráveis. A indexacao e incremental e continua, sem janelas de manutencao.
Resultado
A busca passou de 4-8 segundos para menos de 80ms no P99. O ranking mais inteligente resultou em 34% de aumento na taxa de conversao nos primeiros 30 dias. O time de conteúdo parou de fazer correcoes manuais — o pipeline detecta e corrige automaticamente.
Decisões Técnicas
Apenas os produtos alterados são reindexados. Isso elimina janelas de manutencao e garante que o catalogo esteja sempre atual.
Score final combina relevancia textual BM25, embedding semantico, sinais de comportamento do usuario e regras de negócio com pesos ajustaveis.
Falhas no pipeline não são silenciosas. Cada erro e enfileirado para reprocessamento automatico com exponential backoff.
Dashboard de monitoramento mostra metricas de qualidade por fonte, com alertas quando a taxa de erros ultrapassa thresholds.
“O usuario encontra o que quer antes de terminar de digitar. Isso tem impacto direto no caixa — e agora temos os numeros para provar.”
RRafael Souza
Head de Produto · DataPulse
Cronograma
Análise das fontes de dados, identificacao de inconsistencias e mapeamento do schema ideal.
Construcao dos DAGs no Airflow, transformacoes e validação de qualidade dos dados.
Configuração do Elasticsearch, desenvolvimento do scoring hibrido e API de busca.
Integração com o frontend existente, A/B testing dos algoritmos e tuning final.
Próximo passo
Tem um desafio parecido?
Vamos conversar sobre o problema. Sem pitch, sem proposta genérica — apenas engenharia focada no que você precisa resolver.
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