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iFood aprimora a experiência de entrega de alimentos com a plataforma de inteligência de dados da Databricks.

O iFood, maior plataforma de entrega de alimentos da América Latina, está redefinindo a forma como utiliza dados para impulsionar inovação e eficiência com a ajuda da Databricks, uma empresa de dados e IA. A empresa adotou a plataforma de inteligência de dados da Databricks e sua estrutura DLT, que constrói e testa pipelines de dados confiáveis, para modernizar sua arquitetura de dados.

O esforço levou a uma série de ganhos operacionais, incluindo uma redução de 67% nos custos de processamento e armazenamento, 70% menos esforço na manutenção do pipeline e uma redução de 30% no tempo de desenvolvimento de código.

“Os pipelines agora funcionam sem erros, oferecendo desempenho confiável mesmo sob as cargas de trabalho mais pesadas”, disse Thiago Julião, especialista em arquitetura de dados do iFood. “A mudança de erros frequentes para problemas quase nulos com a migração para a DLT não só melhorou a eficiência operacional, mas também liberou nossa equipe para se concentrar em iniciativas estratégicas em vez de apenas apagar incêndios.”

Com um ecossistema robusto — mais de 55 milhões de usuários, 350 mil restaurantes parceiros e 300 mil entregadores ativos — a plataforma processa cerca de 10 bilhões de eventos de dados em tempo real diariamente, originados de seus aplicativos, sistemas de logística e plataformas parceiras.

“A Databricks transformou completamente nossas operações de dados. Com a DLT, reduzimos drasticamente os erros e mudamos o foco da nossa equipe para iniciativas estratégicas em vez de questões operacionais”, afirma Julião.

De um ambiente fragmentado para uma arquitetura unificada

Antes da implementação, a empresa enfrentava desafios com arquitetura fragmentada e processos manuais, o que frequentemente levava a erros e dificultava o escalonamento. A migração para a plataforma consolidou milhares de tabelas em apenas 100, otimizando a governança e melhorando a qualidade dos dados.

“Nossas soluções são projetadas para impulsionar o crescimento dos negócios de nossos clientes, reduzindo custos e aumentando a eficiência. Com os dados gerados e a modernização com a DLT, o iFood tem acesso a insights estratégicos que contribuem para melhorar a experiência do cliente na hora de fazer seus pedidos”, explica Marcos Grilanda, Vice-Presidente e Gerente Geral para a América Latina.

Hoje, com uma abordagem estruturada e em camadas, a plataforma garante a ingestão de dados com latência de segundo nível, validações automatizadas e acesso simplificado para as áreas de negócios. Isso permite análises em tempo real, testes A/B e decisões baseadas em dados que impactam diretamente a experiência do consumidor e a eficiência operacional.

“Os ganhos de desempenho na jornada do usuário foram um divisor de águas. Agora temos maior controle, velocidade e confiabilidade na forma como os dados são usados em toda a empresa”, afirma Maristela Albuquerque, Gerente de Dados do iFood.

Próximos passos: segurança, escalabilidade e inovação contínua

Com uma base tecnológica sólida, o iFood planeja expandir o uso da plataforma com recursos como Databricks Asset Bundles (DABs), serveless e mascaramento de colunas sensíveis, aprimorando ainda mais a governança e a segurança dos dados.

“Essa transformação nos permitiu eliminar ineficiências, acelerar o desenvolvimento de soluções e, principalmente, construir uma base sólida para inovação contínua”, conclui Gabriel Campos, Head de Dados e IA do iFood.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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