31/10/2024 - 8:03
Fundada em 2009, a Constância Investimentos é uma empresa da área financeira que atua como gestora de fundos e patrimônios. Neste ano, a companhia concluiu um projeto de migração para cloud em parceria com a IBM e com a consultoria CXP Brasil. Para entender melhor como foi o projeto, conversamos com Iraldo Canella, diretor de TI na Constância Investimentos, Marcio Dantas, CTO da CXP Brasil, e Marcelo Vieira, líder de Cloud na IBM Brasil. Confira a conversa.
Como era o cenário da empresa antes da migração?
Canella: Creio que o mercado de assets ainda é um pouco tímido no uso da tecnologia. Não os bancos, que estão em um nível maior, mas sim outras empresas desse setor. Assim, o primeiro desafio por aqui foi lidar com algumas transações que ainda eram executadas por meio de arquivos CSV, que era tratado pelas aplicações.
Então o primeiro passo foi passar isso para um banco de dados, no caso o PostgreSQL, uma solução grátis e bem conhecida no mercado. Isso ocorreu há uns três anos. Depois veio a etapa de incluir também outro banco de dados mais robusto, o DB2. E foi a partir daí que nasceu a parceria com a IBM.
E como foi iniciado o processo de migração?
Canella: Vimos a migração para cloud como uma evolução natural da nossa parceria com a IBM. E já pensamos em um ambiente 100% na nuvem, sem on-premises, por motivos de segurança e atualização tecnológica.
Então começamos pela modelagem do banco de dados já pensando na nuvem. Pois o passo inicial que tínhamos feito ao sair dos arquivos CSV era algo apenas provisório para sair de um cenário mais crítico.
Também criamos ferramentas para tratar melhor os dados que recebemos de outras empresas de análises de finanças, como Bloomberg, Reuters, CMV, Economática. No cenário anterior, esses dados passavam por códigos em Python, o que nos causava preocupações. Pois era necessário alterar o código das aplicações com muita frequência mesmo para ajustes mais simples.
Para aprimorar esse processo adotamos então o IBM DataStage, que é uma ferramenta mais sofisticada para extração, tratamento e carregamento de dados. E criamos todos esses fluxos de entrada de dados nessa nova ferramenta. Foi um trabalho árduo, de quase um ano. Temos tabelas com bilhões de linhas, atualizadas todos os dias. São 26 anos de dados processados diariamente pelo modelo, a fim de gerar recomendações para portifólios financeiros de investidores.
Em quanto tempo foi executado o projeto?
Dantas: Creio que entre o diagnóstico, mapeamento e execução, entre um ano e meio e dois anos. É claro que este tipo de processo nunca acaba e sempre há algo a fazer, mas essa etapa teve essa duração.
É claro também que mesmo após a implementação há um período aí de ajustes. Mas optamos por ferramentas já maduras, e por consequência já muito testadas pelo mercado. E isso facilitou o processo.
Vieira: Do lado da IBM, como as soluções definidas estavam na nuvem, conseguimos adequar o início do projeto e consumo a realidade do cliente e atender ao crescimento de demanda ao longo do tempo.
Do ponto de vista da migração, quais foram os benefícios atingidos?
Dantas: Da nossa parte vimos muito mais automação de processos que eram muito manuais. E vimos também melhoria na sincronia e armazenamento de dados captados de outras fontes financeiras, como Bloomberg. Isso nos permitiu lidar com mais dados de forma mais simples e fácil.
Canella: Essa transformação trouxe mais segurança para nós. Tudo era feito em código aberto, em Pyhton, em scripts. O Python não compila, fica tudo aberto no código. Então essa mudança trouxe mais segurança nesse sentido.
Além disso, liberamos três pessoas que ficavam focadas em monitorar essas cargas. Eles tinham que sair de suas funções – que eram de analisar estudos financeiros, pesquisas – para ficar de olho nos processos de carga, alertar para falhas etc. Com essa automatização, eles agora têm tempo para fazer suas atividades principais.
Após essa fase de migração, quais são os planos para o futuro, particularmente em relação a adoção de IA nas soluções?
Canella: Sim, temos projetos para incluir recursos de machine learning e inteligência artificial em nossos sistemas. No momento temos pessoas estudando essas soluções. Mas elas ainda não estão prontas. A Constância nesse sentido é conservadora. Não lançamos nada que não esteja completamente testado e validado.
Vieira: Com a IA Generativa, temos um plano futuro para a inserção dentro do monitoramento de carteiras de investimentos, assim como apoio na tomada de decisão e na área de atendimento inteligente.
Além da questão da IA, quais melhorias são planejadas para o sistema no futuro?
Canella: A Constância tem um sistema que recebe dados de financeiros e monta portifólios de carteiras para os clientes, tudo de forma automática. O objetivo agora é aprimorar essa aplicação, dividindo-a em micro-serviços. Atualmente, o sistema ainda é um monolito, e portanto a manutenção dele é difícil. Esse projeto deve levar cerca de dois anos, pois é um sistema muito complexo.