Pipeline ETL para Feedbacks Bancários utilizando IA e PostgreSQL

Contexto

Feedbacks de clientes bancários costumam estar espalhados, sem padronização e sem estrutura analítica. Este projeto simula esse cenário de ponta a ponta, desde a origem do dado até a geração de insight.

Problema

Bancos recebem grandes volumes de feedback de clientes, mas raramente possuem um processo estruturado para transformar esse material em indicadores acionáveis de Customer Experience.

Objetivo

Construir um pipeline reprodutível capaz de transformar texto não estruturado em uma base relacional analisável, aplicando boas práticas de ETL e modelagem de dados.

Arquitetura da solução

Arquitetura em camadas: geração/ingestão de dados brutos, tratamento e padronização em Python/Pandas, carga estruturada em PostgreSQL e camada analítica acessada via SQL.

Pipeline

1. 1IA Generativa
2. 2Dados Sintéticos
3. 3Excel
4. 4Tratamento
5. 5ETL
6. 6PostgreSQL
7. 7SQL
8. 8Análise
9. 9Insights de Negócio

Modelagem

Modelagem relacional simples orientada à análise de feedbacks: tabelas de clientes, interações e categorias de feedback, normalizadas o suficiente para consultas analíticas diretas.

Processo técnico

• Geração de dados sintéticos de feedback com prompt engineering
• Padronização e limpeza dos textos e campos estruturados em Python/Pandas
• Carga dos dados tratados em PostgreSQL através do pipeline de ETL
• Escrita de queries SQL para segmentação e geração de indicadores
• Consolidação dos resultados em insights de negócio

Insights

• Identificação de categorias recorrentes de reclamação por segmento de cliente
• Visão consolidada de volume de feedback ao longo do tempo
• Base pronta para consumo por ferramentas de BI

Resultados

Base de dados consistente e consultável, pronta para gerar indicadores de satisfação, categorização de reclamações e apoio a decisões de CX.

• Pipeline reprodutível, com etapas isoladas e testáveis
• Base estruturada em PostgreSQL pronta para consultas analíticas
• Fundação reutilizável para outros projetos de análise textual

Screenshots