CPFL moderniza sua jornada de dados com arquitetura em nuvem projetada pela Aiyra

A CPFL Energia, um dos maiores grupos privados do setor elétrico da América Latina, iniciou uma jornada de modernização de seus ambientes analíticos com o objetivo de aprimorar o tratamento, a governança e o consumo de dados corporativos. O desafio principal era validar, técnica e financeiramente, a adoção de uma arquitetura moderna de dados em nuvem, capaz de oferecer escalabilidade, segurança, processamento distribuído e automação ponta a ponta.

O ambiente do CMA (Centro de Monitoramento de Ativos) apresentava desafios comuns a ecossistemas de dados maduros, porém fragmentados:

• Baixa padronização de fluxos de ingestão e transformação, com processos manuais
• Múltiplas origens e formatos de dados, dificultando integração e rastreabilidade
• Infraestrutura on-premise de alto custo e baixa escalabilidade
• Dificuldade para garantir governança e versionamento das pipelines
• Tempo de resposta elevado entre a coleta de dados e a geração de insights

O desafio da Aiyra foi comprovar tecnicamente que uma arquitetura moderna e automatizada, estruturada em camadas (Bronze, Prata, Ouro), poderia substituir e otimizar os processos atuais, garantindo confiabilidade e ganho de eficiência.

A Aiyra Engenharia de Dados foi responsável pela concepção e implementação da Prova de Conceito (PoC), desenvolvida com base em princípios de DataOps e MLOps, priorizando automação, modularidade e governança.

Principais componentes técnicos

• Infraestrutura em Microsoft Azure, utilizando Azure Data Lake Storage (ADLS) para camadas de dados
• Azure Databricks como motor principal de processamento distribuído
• Pipelines automatizados com orquestração via Azure Data Factory e integração com GitHub Actions para CI/CD
• Controle de versionamento e monitoramento contínuo de pipelines e notebooks
• Integração com Power BI para visualização de dashboards e relatórios interativos
• Governança de dados desde a ingestão, com metadados e catalogação centralizada
• Modelagem em camadas (Bronze, Silver e Gold), garantindo rastreabilidade e reprocessamento controlado

Automação e observabilidade

• Pipelines parametrizadas, facilitando a replicação de fluxos
• Monitoramento automático de jobs e notificações de falhas
• Ambientes isolados de desenvolvimento e homologação
• Boas práticas de engenharia de software aplicadas à engenharia de dados (testes, modularização, logs e rollback)

Impacto e próximos passos

A PoC estabeleceu a base tecnológica para a continuidade da jornada de dados corporativa da CPFL, apoiando a implantação futura de modelos de machine learning, a consolidação de um ambiente unificado de analytics e a adoção progressiva de boas práticas de DataOps e MLOps.