Ingestão automatizada e análise estatística: proveniência por célula e tags auditáveis [ref:X].
Como transformamos datasets brutos em relatórios executivos estruturados com rastreabilidade absoluta de cada número gerado, worker Python isolado e zero alucinação narrativa.
O Problema: O Dado Existe, a Leitura Não: O Gargalo de BI
Pequenas e médias empresas acumulam milhões de registros em seus sistemas operacionais: exports de ERPs, históricos de faturamento em plataformas de e-commerce e logs de pedidos. Contudo, pouquíssimas conseguem manter uma equipe fixa de engenharia de dados e business intelligence para transformar esse oceano de informações em decisões acionáveis.
As alternativas convencionais falham: relatórios manuais em planilhas levam semanas para serem consolidados e rapidamente se tornam obsoletos; já o envio direto de dados brutos a assistentes de IA comuns gera diagnósticos superficiais, desprovidos de embasamento estatístico e com alto risco de criar números que não existem na base original. A Data Analyst Engine foi construída para solucionar esse gargalo através de um pipeline de dados auditável.
Estatística com Identidade: Cada Número Carrega um ID Único
O pipeline inicia com a ingestão e validação estrita da estrutura tabular fornecida. O módulo de análise descritiva (EDA) não se limita a sumarizar colunas: ele constrói um índice de proveniência onde cada cálculo fundamental (médias, medianas, desvios-padrão, percentis 25/75 e identificação de assimetrias) recebe um identificador imutável.
Isso garante que qualquer métrica apresentada no relatório final possua uma certidão de nascimento inequívoca no dataset, eliminando qualquer margem para aproximações grosseiras ou interpolações subjetivas.
Narrativa com Proveniência: Tags Auditáveis [ref:X]
Ao redigir o relatório interpretativo, o modelo analítico opera sob um contrato sintático obrigatório: toda e qualquer constatação que envolva volume, variação percentual ou correlação deve ser acompanhada de uma tag referencial explicita, no formato [ref:X].
O usuário pode clicar ou inspecionar cada tag para visualizar exatamente a célula, série ou agregação estatística que comprovou a afirmação. Relatórios que contenham conclusões sem tags de ancoragem são sumariamente rejeitados pelo sistema de governança antes da publicação.
Worker Especializado: FastAPI com Execução Isolada
Para garantir isolamento de memória e processamento performático de arquivos pesados, a engine conta com um worker dedicado implementado em Python e FastAPI (worker/server.py).
O worker executa tarefas de detecção de anomalias baseadas em z-score determinístico e regressões multivariadas em ambiente seguro, sem sobrecarregar a interface do usuário e retornando payloads tipados sob contratos OpenAPI verificáveis.
Execução da suíte de testes via TestClient: 11 verificações cobrindo parsing de CSVs corrompidos, detecção de outliers e integridade das tags de proveniência com exit code 0.
Evidências Reais & Limites Honestos
Transparência técnica das capacidades comprovadas e dos limites operacionais desta engine:
1. Worker FastAPI auditado: 11 verificações em ambiente isolado aprovadas com sucesso.
2. Rastreabilidade de ponta a ponta: tags [ref:X] vinculam 100% dos dados narrativos à tabela bruta.
3. Detecção estatística determinística: anomalias identificadas via z-score matemático sem inferência probabilística solta.
• Ações externas simuladas: Disparos automáticos em sistemas legados são rotulados com o status honesto simulated.
• Endpoint /render-deck ausente: A exportação direta de decks não está implementada nesta engine (retorna 404 honesto).
• Conectores diretos pendentes: Ingestão realizada via upload de arquivos estruturados; conexões automáticas (GA4/Shopify) são pendências registradas.
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