Os padrões de nomenclatura estabelecem regras para nomear todos os objetos da plataforma de dados, garantindo consistência, legibilidade e facilidade de manutenção em todo o ambiente Microsoft Fabric.
Quando todos seguem o mesmo padrão, qualquer pessoa consegue entender rapidamente o que um objeto representa, de onde vem e para que serve.
Princípios Gerais
Princípio Descrição Clareza Nomes devem ser autoexplicativos, evitando abreviações obscuras Consistência Mesmo padrão aplicado em todos os objetos do mesmo tipo Caracteres Apenas letras minúsculas (a-z), números (0-9) e underscore (_). Sem acentos, espaços ou caracteres especiais Case snake_case para todos os objetos técnicos (tudo em minúsculas separado por underscore)
Idioma
Todos os objetos técnicos de dados devem ser nomeados em inglês. Isso inclui tabelas, colunas, views, notebooks, pipelines, dataflows e semantic models.
A única exceção são os Relatórios , que utilizam nomenclatura descritiva em português por serem consumidos diretamente pelos usuários finais de negócio.
Tipo de Objeto Idioma Exemplo Tabelas Inglês tb_dim_customer, tb_fact_salesColunas Inglês nm_customer, vl_total, dt_orderViews Inglês vw_sales_powerbi, vw_stock_currentNotebooks Inglês nb_silver_customer_cleaningPipelines Inglês pl_bronze_protheus_sb1Dataflows Inglês df_bronze_sharepoint_goalsSemantic Models Inglês sm_sales_generalRelatórios Português Comercial - Vendas Diárias
Glossário de Tradução
Português Inglês Português Inglês Cliente customer Venda sale Produto product Compra purchase Fornecedor supplier Estoque stock / inventory Vendedor salesperson Pedido order Faturamento billing Meta goal / target Cotação quote / rate Preço price Limpeza cleaning Transformação transformation Agregação aggregation Cálculo calculation Diário daily Semanal weekly Mensal monthly Anual yearly
Workspaces
Padrão: [empresa]_[país]_[setor]_[sub-setor]_[ambiente]
Estrutura
Elemento Descrição Valores empresa Identificador da empresa qan (Química Anastácio)país Código do país (ISO 3166-1) br (Brasil), ar (Argentina), mx (México), glb (Global)setor Área da empresa td (Transformação Digital), fin (Financeiro), com (Comercial), etc.sub-setor Especialização dentro do setor data (Dados), infra (Infraestrutura), etc.ambiente Ciclo de vida dev (Desenvolvimento), hom (Homologação), prod (Produção)
Exemplos
Exemplo Descrição qan_glb_td_data_devGlobal - Transformação Digital - Dados (Desenvolvimento) qan_br_td_data_devBrasil - Transformação Digital - Dados (Desenvolvimento) qan_br_td_data_prodBrasil - Transformação Digital - Dados (Produção) qan_ar_td_data_prodArgentina - Transformação Digital - Dados (Produção) qan_mx_td_data_prodMéxico - Transformação Digital - Dados (Produção) qan_br_fin_controllership_prodBrasil - Financeiro - Controladoria (Produção) qan_br_com_pricing_prodBrasil - Comercial - Precificação (Produção)
Lakehouses e Warehouses
Padrão Lakehouse: lh_[domínio]_[camada]
Padrão Warehouse: wh_[domínio]_[propósito]
Estrutura
Elemento Descrição Valores lh / wh Tipo do objeto lh (Lakehouse), wh (Warehouse)domínio Área de negócio dos dados sales, finance, stock, production, corp (Corporativo)camada Camada da arquitetura Medallion bronze, silver, goldpropósito Finalidade do Warehouse analytics, integration, reports
Lakehouses — Arquitetura Medallion
Exemplo Camada Descrição lh_corp_bronzeBronze Dados brutos ingeridos do Protheus e outras fontes, sem transformação lh_corp_silverSilver Dados limpos, padronizados e com regras de qualidade aplicadas lh_corp_goldGold Dados modelados dimensionalmente (fatos e dimensões) prontos para consumo
Lakehouses por Domínio (quando necessário separar)
Exemplo Descrição lh_sales_bronzeDados brutos específicos do domínio Comercial lh_sales_silverDados limpos do domínio Comercial lh_sales_goldModelos dimensionais do domínio Comercial lh_finance_goldModelos dimensionais do domínio Financeiro lh_stock_goldModelos dimensionais do domínio Estoque
Warehouses
Exemplo Descrição wh_corp_analyticsData Warehouse corporativo para consultas SQL ad-hoc wh_corp_integrationWarehouse para views de integração com sistemas externos (ODBC/JDBC) wh_finance_reportsWarehouse dedicado a relatórios fiscais e contábeis
Tabelas
Todas as tabelas devem iniciar com o prefixo tb_ seguido do tipo e nome da entidade.
Padrão por Camada
Camada Padrão Exemplo Descrição Bronze tb_raw_[sistema]_[tabela_origem]tb_raw_protheus_sa1Cópia fiel da tabela de origem, sem transformações Silver tb_[tipo]_[entidade]tb_dim_customer, tb_fact_salesDados limpos e modelados dimensionalmente Gold tb_agg_[entidade]_[periodicidade]tb_agg_sales_monthlyAgregações e métricas pré-calculadas
Camada Bronze — Dados Brutos
Padrão: tb_raw_[sistema]_[tabela_origem]
Exemplo Sistema Tabela Origem Descrição tb_raw_protheus_sb1Protheus SB1 Cadastro de produtos tb_raw_protheus_sa1Protheus SA1 Cadastro de clientes tb_raw_sharepoint_sales_goalsSharePoint Metas Comerciais Arquivo Excel de metas da equipe comercial tb_raw_api_dollar_rateAPI BCB PTAX Cotação do dólar do Banco Central
As tabelas da camada Bronze devem ser cópias fiéis das origens. Nunca aplique transformações, filtros ou regras de negócio nesta camada. O objetivo é preservar os dados originais para auditoria e reprocessamento.
Camada Silver — Dados Limpos e Modelados
Padrão: tb_[tipo]_[entidade]
Tipos de Tabela
Prefixo Tipo Descrição Exemplo tb_dim_Dimensão Entidades descritivas que contextualizam os fatos tb_dim_customer, tb_dim_producttb_fact_Fato Métricas, transações e eventos de negócio tb_fact_sales, tb_fact_stocktb_bridge_Bridge Tabelas associativas para relacionamentos N:N tb_bridge_customer_salespersontb_stg_Staging Tabelas temporárias de processamento intermediário tb_stg_sales_dedup
Dimensões
Exemplo Descrição Origem tb_dim_customerCadastro de clientes tratado e padronizado tb_raw_protheus_sa1tb_dim_supplierCadastro de fornecedores tb_raw_protheus_sa2tb_dim_productCadastro de produtos com hierarquias tb_raw_protheus_sb1tb_dim_dateCalendário com atributos de data (ano, mês, trimestre, dia útil) Gerada via script tb_dim_regionHierarquia geográfica (país, estado, cidade) tb_raw_protheus_sa1tb_dim_salespersonCadastro de vendedores tb_raw_protheus_sa3tb_dim_dollar_rateCotação do dólar por data tb_raw_api_dollar_ratetb_dollar_rateTabela intermediária de cotação (sem prefixo dim_ no silver) tb_raw_api_dollar_rate
Fatos
Exemplo Descrição Origem tb_fact_salesTransações de venda com métricas (quantidade, valor, margem) tb_raw_protheus_sd2, tb_raw_protheus_sc5tb_fact_stockPosição e movimentação de estoque tb_raw_protheus_sd3tb_fact_purchasesTransações de compra tb_raw_protheus_sd1tb_fact_goalsMetas comerciais por vendedor/região tb_raw_sharepoint_sales_goals
Bridge e Staging
Exemplo Descrição tb_bridge_customer_salespersonRelacionamento N:N entre clientes e vendedores tb_bridge_product_categoryRelacionamento N:N entre produtos e categorias tb_stg_sales_dedupTabela temporária para deduplicação de vendas tb_stg_customer_mergeTabela temporária para operações de merge/upsert
Tabelas tb_stg_ são temporárias e utilizadas durante o processamento. Podem ser descartadas após a conclusão do pipeline. Não devem ser consumidas por relatórios.
Camada Gold — Agregações, KPIs e Views
Tabelas Agregadas
Padrão: tb_agg_[entidade]_[periodicidade]
Exemplo Descrição Periodicidade tb_agg_sales_dailyVendas agregadas por dia Diária tb_agg_sales_monthlyVendas agregadas por mês Mensal tb_agg_stock_weeklyPosição de estoque semanal Semanal tb_agg_customer_segmentClientes agregados por segmento Snapshot
KPIs
Padrão: tb_kpi_[domínio]_[métrica]
Exemplo Descrição Periodicidade tb_kpi_sales_avg_ticketTicket médio por período Mensal tb_kpi_sales_goal_achievedMeta vs Realizado por vendedor Mensal tb_kpi_stock_turnoverGiro de estoque por produto Mensal
Views
Padrão: vw_[entidade]_[propósito]
Exemplo Propósito Descrição vw_sales_powerbiPower BI View otimizada para consumo via Direct Lake vw_customer_integrationIntegração View para sistemas externos (ODBC/JDBC) vw_stock_fiscalRelatório View formatada para relatórios fiscais vw_product_exportExportação View para exportação em massa vw_dollar_rate_currentPower Apps View com cotação mais recente vw_dollar_rate_monthlyAnálise View com média mensal de cotações
Quando criar tabelas Gold vs Views?
Tabelas tb_agg_ e tb_kpi_ : Agregações frequentes, cálculos custosos, KPIs oficiais — se beneficiam de materializaçãoViews vw_ : Projeções simples, filtros, formatações específicas — não requerem armazenamento adicional Colunas
Padrão: [prefixo]_[nome_descritivo]
Prefixos por Tipo de Dado
Prefixo Tipo de Dado Exemplo sk_Surrogate Key sk_customer, sk_product, sk_dollar_ratecd_Código cd_customer, cd_product, cd_ordernr_Número nr_document, nr_phone, nr_ordernm_Nome/Texto descritivo nm_customer, nm_productds_Descrição longa ds_address, ds_notesdt_Data dt_created, dt_order, dt_quotehr_Hora/Timestamp hr_updated, hr_processedvl_Valor monetário vl_total, vl_buy, vl_sellqt_Quantidade qt_items, qt_stock, qt_dayspc_Percentual pc_discount, pc_margin, pc_commissionfl_Flag (booleano) fl_active, fl_exported, fl_cancelledid_Identificador externo id_erp, id_crm, id_legacy
Colunas de Auditoria (Obrigatórias)
Todas as tabelas devem conter as seguintes colunas de auditoria.
Coluna Tipo Descrição dt_loadTIMESTAMP Data/hora da inserção do registro dt_updatedTIMESTAMP Data/hora da última atualização ds_sourceSTRING Sistema de origem do dado
Pipelines
Tipo Padrão Quando usar Orquestração pl_[camada]_[entidade]_[frequência]Pipelines agendados que executam um fluxo completo Processo pl_[camada]_[fonte]_[tabela]Pipelines isolados para extrações específicas
Estrutura
Elemento Descrição Valores pl Identificador de Pipeline Fixo camada Etapa do Medallion ou escopo bronze, silver, gold, masterentidade O que está sendo orquestrado product, customer, sales, fullfonte Sistema de origem protheus, sharepoint, apitabela Tabela específica extraída sb1, sa1, sd2, goalsfrequência Periodicidade daily, weekly, monthly, on_demand
Exemplos
Tipo Exemplo Escopo Orquestração pl_master_product_dailyTransformação raw_sb1 + medallion → dim_product Orquestração pl_master_full_dailyFluxo completo: todas as camadas e domínios Processo pl_bronze_protheus_sb1Extrai apenas a tabela SB1 (Produtos) Processo pl_bronze_sharepoint_goalsExtrai apenas arquivo de Metas
Estrutura de Orquestração
O pl_master_daily executa os pipelines de domínio em sequência, garantindo que as dependências entre camadas sejam respeitadas:
Bronze — Ingestão do Protheus e SharePointSilver — Transformações e qualidadeGold — Agregações e KPIsRefresh — Atualização dos Semantic Models Dataflows
Tipo Padrão Quando usar Ingestão df_[camada]_[fonte]_[entidade]Ingestão de arquivos com transformação leve Transformação df_[camada]_[entidade]_[processo]Transformações visuais via Power Query
Estrutura
Elemento Descrição Valores df Identificador de Dataflow Fixo camada Etapa do Medallion bronze, silver, goldfonte Sistema de origem sharepoint, excel, api, csventidade Tabela ou domínio de negócio goals, prices, customer, productprocesso Tipo de transformação aplicada cleaning, standardization, aggregation
Exemplos
Tipo Exemplo Escopo Ingestão df_bronze_sharepoint_goalsIngere planilha de metas do SharePoint Ingestão df_bronze_excel_pricesIngere arquivo Excel de preços Transformação df_silver_customer_cleaningLimpeza e padronização de clientes Transformação df_silver_product_standardizationPadronização de descrições de produtos
Notebooks
Padrão: nb_[fluxo]_[entidade]_[processo]
Estrutura
Elemento Descrição Valores nb Identificador de Notebook Fixo fluxo Origem e destino dos dados bronze, silver, gold, ml, exploration, utilentidade Tabela ou domínio processado customer, sales, stock, churn, dollar_rate, etc.processo Ação executada cleaning, transformation, aggregation, training, scoring
Exemplos
Notebooks de Ingestão (Bronze)
Exemplo Escopo nb_bronze_dollar_rateIngestão da API do Banco Central nb_bronze_api_weatherIngestão de dados meteorológicos
Notebooks Bronze → Silver
Exemplo Escopo nb_silver_customer_cleaningLimpeza de CNPJs duplicados, padronização de nomes da SA1 nb_silver_product_transformationPadronização de descrições, criação de hierarquias de categoria da SB1 nb_silver_sales_transformationJoin SD2 + SC5, cálculo de margens, deduplicação nb_silver_dollar_rateLimpeza, tipagem e deduplicação de cotações
Notebooks Silver → Gold
Exemplo Escopo nb_gold_sales_aggregationGeração de tb_agg_sales_daily, tb_agg_sales_monthly nb_gold_stock_aggregationGeração de tb_agg_stock_weekly, posição consolidada nb_gold_kpis_calculationCálculo de ticket médio, meta vs realizado, giro de estoque nb_gold_dollar_rateGeração da dimensão tb_dim_dollar_rate
Notebooks de Machine Learning
Exemplo Escopo nb_ml_churn_feature_engineeringCriação de features RFM (recência, frequência, valor) nb_ml_churn_trainingTreinamento do modelo, logging no MLflow nb_ml_churn_scoringScoring batch semanal, gravação em gold_churn_prediction
Notebooks de Exploração e Utilidades
Exemplo Escopo nb_exploration_data_qualityAnálise de completude, duplicatas e inconsistências nb_exploration_protheus_sa1Exploração inicial da tabela de clientes nb_util_generate_dim_dateGeração da dimensão tempo (calendário) nb_util_optimize_deltaVacuum e optimize das tabelas Delta
Semantic Models
Padrão: sm_[domínio]_[escopo]
Estrutura
Elemento Descrição Valores sm Identificador de Semantic Model Fixo domínio Área de negócio sales, stock, finance, hr, corpescopo Abrangência ou finalidade general, executive, operational, analytics
Exemplos
Exemplo Escopo Consumidores sm_sales_generalVendas, metas, clientes, produtos, vendedores Diretoria Comercial, Gerentes Regionais sm_sales_operationalPedidos em aberto, carteira, follow-up Equipe de Vendas sm_stock_generalPosição de estoque, movimentações, giro Logística, Planejamento sm_stock_operationalReposição, rupturas, inventário Almoxarifado sm_finance_generalContas a pagar/receber, fluxo de caixa, DRE Controladoria, Diretoria Financeira sm_hr_generalHeadcount, turnover, folha de pagamento RH, Diretoria sm_corp_executiveKPIs consolidados de todos os domínios Diretoria Executiva, Conselho sm_corp_analyticsModelo analítico para análises ad-hoc Equipe de Dados, Analistas
Todos os Semantic Models da Anastácio utilizam o modo Direct Lake , consumindo dados diretamente das tabelas Delta na camada Gold. Isso garante performance otimizada sem necessidade de importação ou agendamento de refresh tradicional.
Um Semantic Model por domínio : Evite modelos monolíticos que atendem toda a empresaEscopo bem definido : Separe modelos operacionais (dia a dia) de modelos estratégicos (diretoria)Reutilize dimensões : Dimensões compartilhadas (tb_dim_date, tb_dim_customer) devem vir do mesmo Lakehouse Gold Relatórios
Diferente dos demais objetos técnicos, os relatórios utilizam nomenclatura descritiva em português , pois são consumidos diretamente pelos usuários finais de negócio. O objetivo é facilitar a identificação e navegação sem necessidade de conhecimento técnico.
Padrão: [Domínio] - [Nome Descritivo]
Estrutura
Elemento Descrição Valores Domínio Área de negócio Comercial, Estoque, Financeiro, RH, CorporativoNome Descritivo Descrição clara do conteúdo do relatório Texto livre, sem abreviações
Exemplos
Relatórios Comerciais
Exemplo Descrição Consumidores Comercial - Vendas DiáriasAcompanhamento diário de vendas por região e vendedor Gerentes Regionais Comercial - Meta vs RealizadoComparativo de metas vs realizado por período Diretoria Comercial Comercial - Carteira de PedidosPedidos em aberto, aging, previsão de faturamento Equipe de Vendas Comercial - Análise de ClientesSegmentação, churn, ticket médio por cliente Marketing, Comercial Comercial - Comissão de VendedoresCálculo de comissões por vendedor RH, Comercial
Relatórios de Estoque
Exemplo Descrição Consumidores Estoque - Posição AtualPosição de estoque por produto e depósito Logística Estoque - Giro de ProdutosAnálise de giro e cobertura de estoque Planejamento Estoque - ReposiçãoProdutos abaixo do ponto de reposição Compras Estoque - InventárioApoio à contagem e acuracidade de inventário Almoxarifado
Relatórios Financeiros
Exemplo Descrição Consumidores Financeiro - Fluxo de CaixaFluxo de caixa realizado e projetado Tesouraria Financeiro - Contas a PagarAging de contas a pagar, vencimentos Contas a Pagar Financeiro - Contas a ReceberAging de contas a receber, inadimplência Contas a Receber Financeiro - DREDemonstrativo de resultado mensal Controladoria
Relatórios Corporativos
Exemplo Descrição Consumidores Corporativo - Painel ExecutivoKPIs consolidados de toda a operação Diretoria Executiva Corporativo - Resumo MensalFechamento mensal consolidado Diretoria, Conselho Corporativo - Previsão de ChurnClientes com risco de inatividade (modelo ML) Comercial, Diretoria
Relação Semantic Model → Relatórios
Cada Semantic Model pode alimentar múltiplos relatórios:
Semantic Model Relatórios sm_sales_generalComercial - Vendas Diárias, Comercial - Meta vs Realizado, Comercial - Análise de Clientessm_stock_generalEstoque - Posição Atual, Estoque - Giro de Produtossm_finance_generalFinanceiro - Fluxo de Caixa, Financeiro - DRE
Dentro de cada relatório, nomeie as páginas de forma descritiva e em português:
✅ Visão Geral, Vendas por Região, Análise de Tendência
❌ Página 1, Página 2, Nova Página
Comparativo: Objetos Técnicos vs Relatórios
Aspecto Objetos Técnicos Relatórios Idioma Inglês Português Case snake_case Texto Normal (Title Case) Prefixo Sim (tb_, nb_, pl_) Não Exemplo nb_silver_customer_cleaningComercial - Análise de ClientesConsumidor Equipe técnica Usuários de negócio
Exceções e Casos Especiais
Situação Tratamento Nomes muito longos (>50 caracteres) Usar abreviações padronizadas do glossário Objetos temporários Prefixo tmp_ com data no nome (tmp_load_20251203) Objetos de teste Prefixo test_ apenas em ambiente Dev Migração de legado Manter nome original com sufixo _legacy até deprecação
Abreviações Autorizadas
Abreviação Significado Abreviação Significado custCustomer valValue prodProduct qtyQuantity saleSale dtDate billBilling nrNumber ordOrder descDescription invInvoice catCategory
Exemplos Completos de Cenários
Os exemplos abaixo demonstram como os padrões de nomenclatura se aplicam em fluxos reais da Química Anastácio.
Cenário 1: Fluxo Comercial (Vendas)
Objetivo: Extrair dados de vendas do Protheus, transformar e disponibilizar para análise da Diretoria Comercial.
Estrutura
Camada Objeto Nome Workspace Desenvolvimento qan_br_td_data_devWorkspace Produção qan_br_td_data_prodLakehouse Bronze lh_corp_bronzeLakehouse Silver lh_corp_silverLakehouse Gold lh_corp_gold
Tabelas
Camada Tabela Descrição Bronze tb_raw_protheus_sa1Cadastro de clientes Bronze tb_raw_protheus_sa3Cadastro de vendedores Bronze tb_raw_protheus_sc5Pedidos de venda (cabeçalho) Bronze tb_raw_protheus_sd2Notas fiscais de saída (itens) Bronze tb_raw_sharepoint_sales_goalsMetas da equipe comercial Silver tb_dim_customerDimensão cliente tratada Silver tb_dim_salespersonDimensão vendedor Silver tb_dim_productDimensão produto Silver tb_dim_dateDimensão tempo (calendário) Silver tb_fact_salesFato de vendas Silver tb_fact_goalsFato de metas comerciais Gold tb_agg_sales_dailyVendas agregadas por dia Gold tb_agg_sales_monthlyVendas agregadas por mês Gold tb_kpi_sales_avg_ticketTicket médio por período Gold tb_kpi_sales_goal_achievedMeta vs Realizado Gold vw_sales_powerbiView otimizada para Direct Lake
Notebooks
Notebook Escopo nb_silver_customer_cleaningDedup CNPJ, padronização de nomes nb_silver_sales_transformationJoin SD2 + SC5, cálculo de margens nb_gold_sales_aggregationGeração de tb_agg_sales_daily e monthly nb_gold_kpis_calculationCálculo de ticket médio, meta vs realizado
Pipeline
Pipeline Escopo Horário pl_sales_dailySA1, SA3, SC5, SD2, Metas → tb_dim_customer, tb_dim_salesperson, tb_fact_sales, agregações 6h30
Semantic Model e Relatórios
Objeto Nome Descrição Semantic Model sm_sales_generalModelo com vendas, metas, clientes, vendedores Relatório Comercial - Vendas DiáriasAcompanhamento diário por região Relatório Comercial - Meta vs RealizadoComparativo metas vs realizado Relatório Comercial - Análise de ClientesSegmentação e análise de clientes
Cenário 2: Fluxo de Estoque
Objetivo: Monitorar posição de estoque, giro de produtos e alertas de reposição.
Tabelas
Camada Tabela Descrição Bronze tb_raw_protheus_sb1Cadastro de produtos Bronze tb_raw_protheus_sb2Saldos de estoque Bronze tb_raw_protheus_sd3Movimentações de estoque Silver tb_dim_productDimensão produto com hierarquias Silver tb_dim_warehouseDimensão depósito Silver tb_fact_stockFato de movimentações Silver tb_fact_stock_balancePosição de saldo diária Gold tb_agg_stock_weeklyPosição consolidada semanal Gold tb_kpi_stock_turnoverGiro de estoque por produto Gold vw_stock_powerbiView otimizada para Direct Lake Gold vw_stock_replenishmentView de produtos abaixo do ponto de reposição
Notebooks
Notebook Escopo nb_silver_product_transformationHierarquias de categoria, padronização nb_silver_stock_transformationTratamento de movimentações, cálculo de saldos nb_gold_stock_aggregationPosição semanal, cálculo de giro
Pipeline
Pipeline Escopo Horário pl_stock_dailySB1, SB2, SD3 → tb_dim_product, tb_fact_stock, agregações 7h
Semantic Model e Relatórios
Objeto Nome Descrição Semantic Model sm_stock_generalModelo com posição, movimentações, giro Relatório Estoque - Posição AtualPosição por produto e depósito Relatório Estoque - Giro de ProdutosAnálise de giro e cobertura Relatório Estoque - ReposiçãoAlertas de produtos abaixo do mínimo
Cenário 3: Fluxo Cotação do Dólar (API)
Objetivo: Ingerir cotação do dólar do Banco Central para conversão de valores em moeda estrangeira.
Tabelas
Camada Tabela Descrição Bronze tb_raw_api_dollar_rateDados brutos da API PTAX Silver tb_dollar_rateDados limpos e deduplicados Gold tb_dim_dollar_rateDimensão de cotação com campos derivados
Notebooks
Notebook Escopo nb_bronze_dollar_rateIngestão da API BCB com fallback nb_silver_dollar_rateLimpeza, tipagem, cálculo de vl_average nb_gold_dollar_rateSurrogate key, campos derivados (year, month, weekday)
Pipeline
Pipeline Escopo Horário pl_dollar_rate_dailyAPI BCB → Bronze → Silver → Gold 7h
Views (SQL Endpoint)
View Descrição vw_dollar_rate_currentCotação mais recente (para Power Apps) vw_dollar_rate_monthlyMédia mensal de cotações
Cenário 4: Machine Learning (Previsão de Churn)
Objetivo: Identificar clientes com risco de inatividade para ações de retenção.
Tabelas
Camada Tabela Descrição Silver tb_dim_customerDados de clientes (input) Silver tb_fact_salesHistórico de vendas (input) Gold tb_ml_churn_featuresFeatures calculadas (RFM) Gold tb_ml_churn_predictionsScores de churn por cliente Gold tb_agg_customer_riskClientes agregados por faixa de risco
Notebooks
Notebook Escopo nb_ml_churn_feature_engineeringCálculo de recência, frequência, valor (RFM) nb_ml_churn_trainingTreinamento do modelo, logging no MLflow nb_ml_churn_scoringScoring batch, gravação de predições nb_exploration_churn_analysisExploração inicial, análise de variáveis
Pipeline
Pipeline Escopo Horário pl_ml_churn_weeklyFeature engineering → Scoring → Gravação Gold Segunda 5h
Semantic Model e Relatórios
Objeto Nome Descrição Semantic Model sm_sales_generalInclui dados de churn junto com vendas Relatório Corporativo - Previsão de ChurnDashboard de clientes em risco
Os padrões de nomenclatura apresentados neste documento são fundamentais para manter a organização, rastreabilidade e governança dos ativos de dados da Química Anastácio. A adoção consistente dessas convenções facilita a colaboração entre equipes, acelera o onboarding de novos colaboradores e garante a escalabilidade da plataforma de dados.
Dúvidas, Sugestões ou Problemas?
Este é um documento vivo e pode evoluir conforme as necessidades da organização. Em caso de:
Dúvidas sobre a aplicação dos padrõesSugestões de melhorias ou novos padrõesProblemas na implementação ou exceções necessárias Entre em contato com o Time de Transformação Digital (TD) ou o Comitê de Dados .