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O Banco Bradesco tem 80 anos de experiência em serviços financeiros e é um dos maiores bancos da América Latina, atendendo mais de 75 milhões de clientes em sete países. No banco digital, ser capaz de responder rapidamente às interações dos clientes é crucial para o sucesso. No entanto, os sistemas de tecnologia legados do Banco Bradesco tornaram difícil e caro coletar e analisar dados do cliente a partir de canais digitais e de marketing - e ferramentas fragmentadas frequentemente produziam dados não confiáveis. Usando Databricks e Lakeflow Declarative Pipelines, o Banco Bradesco construiu uma nova plataforma de dados do cliente (CDP) interna que mudou a forma como eles entendem e atendem seus clientes.
A busca pela centralidade do cliente
A mudança do Banco Bradesco para se tornar mais centrado no cliente colocou seu sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) no centro de sua infraestrutura tecnológica. O CRM desempenha um papel crítico nas operações do banco — para seu principal produto, crédito, o sistema CRM influenciou pelo menos 30% de todas as transações em 2024. Apoiando clientes em vários canais, desde agências bancárias tradicionais até plataformas digitais, o CRM gerencia comunicações em 14 canais principais e foi responsável por 7,7 bilhões de comunicações apenas em 2024.
A abordagem centrada no cliente do banco gera grandes quantidades de dados. O Banco Bradesco processa uma média de 2,9 bilhões de observações brutas por mês de várias fontes, incluindo aplicativos móveis, notificações push e comunicações por e-mail, além de mais 2,5 bilhões de observações brutas de tags. Gerenciar esse enorme volume de dados ficou a cargo de uma equipe enxuta de apenas nove pessoas supervisionando 22 conjuntos de dados diferentes.
Os sistemas legados locais do Banco Bradesco criaram gargalos significativos. O banco frequentemente enfrentava atrasos de três dias para obter dados de seu CRM, tornando quase impossível responder rapidamente às necessidades dos clientes. “Precisávamos de uma visão consolidada das informações do cliente”, disse Marcos Abrantes Gomes, gerente sênior do Banco Bradesco. “Por exemplo, podemos ver que 10% dos clientes interagiram com uma campanha, mas precisamos de análises oportunas para determinar as melhores ofertas para esses clientes.”
As limitações técnicas se mostraram frustrantes. A extração de dados era restrita a um arquivo por vez por canal em 14 canais, e o pesado tempo de processamento na fonte criava ainda mais atrasos. Sem novos insights sobre interações com clientes e desempenho de campanhas, o Banco Bradesco lutava para oferecer as experiências personalizadas que seus clientes esperavam.
Construindo uma plataforma de dados moderna
Para enfrentar esses desafios, o Banco Bradesco recorreu à Databricks e implementou o Lakeflow Declarative Pipelines como a base para seu novo CDP. O banco usou o Databricks pela primeira vez para ingerir dados brutos em tempo quase real e construir tabelas para sua equipe de analistas, garantindo a qualidade dos dados. Eles construíram uma camada de ingestão de pré-processamento para validar a integridade do arquivo e solicitar automaticamente substituições para entradas corrompidas.
A solução aproveita a arquitetura do medallion lakehouse, ingerindo dados brutos através da camada Bronze, limpando e validando-os na camada Prata e aplicando modelagem dimensional e agregação na camada Ouro. Lakeflow Declarative Pipelines define e executa toda a lógica do pipeline. “Temos 14 canais com diferentes fontes de dados, e o Lakeflow Declarative Pipelines é responsável por todas as execuções de processos rodando em paralelo com um cluster”, explicou Marcos. “Isso nos permite controlar os custos, o que é muito bom para nós.”
A validação de dados garante que apenas dados limpos avancem pelo pipeline, eliminando a necessidade de reprocessamento que assolava o sistema local do banco. Em vez de reprocessar conjuntos de dados inteiros, o novo sistema realiza atualizações incrementais apenas com novos dados. Desde outubro de 2023, o banco processou 110 bilhões de observações brutas - essencialmente 200 milhões de novas informações diariamente. Após a implementação dos Pipelines Declarativos Lakeflow, a camada Gold deles contém 7 bilhões de linhas de dados, recebendo 20 milhões de novas linhas e atualizando 15 milhões diariamente, além de 40 bilhões de eventos com 60 milhões de tags relevantes processadas a cada dia.
As melhorias de desempenho foram dramáticas. O banco reduziu a latência de dados em mais de 94% em comparação com seu processo local, com o Lakeflow Declarative Pipelines concluindo todos os processos em apenas 3,5 horas versus as 60 a 80 horas anteriores. Seus principais processos agora são executados em três a 40 minutos em comparação com três a oito horas anteriormente. Talvez o mais importante, o novo sistema requer apenas duas pessoas para operar em comparação com as oito a 15 pessoas necessárias para o processo local legado, permitindo que o banco reatribua esses funcionários para tarefas mais estratégicas.
Transformando o envolvimento do cliente por meio de dados
Com seu novo CDP interno alimentado pela Plataforma de Inteligência de Dados Databricks, o Banco Bradesco transformou sua estratégia de dados em torno das informações do cliente. Usando os Pipelines Declarativos Lakeflow, o banco alcançou melhorias significativas na integridade dos dados, reduziu a latência e o tempo de processamento e aumentou a produtividade e a agilidade dos negócios. O que antes exigia meses de reprocessamento, semanas de trabalho humano e integrações de dados complicadas foi dramaticamente simplificado, proporcionando ganhos substanciais de eficiência operacional.
Além das melhorias operacionais, a plataforma fornece ao banco uma estrutura robusta para o engajamento do cliente. Agora, ele captura e analisa os resultados das interações com os clientes para fornecer feedback aos seus modelos, permitindo ao banco oferecer aos clientes a próxima melhor ação e medir com precisão a eficácia de suas campanhas de marketing. Este sistema de ciclo fechado cria um ciclo contínuo de melhoria no direcionamento e personalização do cliente. “A integração do Lakeflow Declarative Pipelines nos permite confiar em nossos dados e criar ofertas mais contextuais para os clientes”, disse Marcos. “Todos os pontos de contato que os clientes têm na jornada - sejam eles espontâneos ou acionados por uma campanha de marketing - são analisados e transformados em novas ações contextuais.”
O impacto nos negócios tem sido significativo. Ao transformar a maneira como coletam, processam e agem sobre os dados do cliente, o Banco Bradesco transformou seus dados em um ativo estratégico — possibilitando experiências bancárias personalizadas em escala e dobrando a conversão a partir de ofertas contextuais.