Ecommerce Data Platform AI — DevOps skill for Claude Code

E-commerce Data Platform AI

Pipeline de dados ponta a ponta para um e-commerce brasileiro no **Databricks**. Usa **arquitetura medalhão** (Bronze → Silver → Gold), **Lakeflow Spark Declarative Pipelines**, deploy como código com **Declarative Automation Bundles (DABs)** e uma camada gold documentada para ser consultada por **agentes de IA (Genie)** em linguagem natural.

Todo o projeto foi construído com **engenharia assistida por IA**: um agente (Claude Code) trabalhou dentro de convenções escritas no repositório ([`CLAUDE.md`](CLAUDE.md)), guiado por prompts versionados ([`.llm/`](.llm/)). Cada etapa foi validada com testes de qualidade e com a conferência de números de referência.

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Problema de negócio

Três diretorias precisavam de respostas confiáveis a partir dos mesmos dados brutos de vendas, produtos, clientes e preços de concorrentes:

Diretoria	Pergunta	Tabela gold
Customer Success	Quem são os melhores clientes, onde estão e em que segmento cada um cai?	gold.clientes_segmentacao
Comercial	Quanto vendemos, quando (dia, hora, dia da semana), em qual canal e com quais produtos?	gold.vendas_temporais, gold.vendas_produtos, gold.vendas_detalhadas
Pricing	Estamos mais caros que Mercado Livre, Amazon, Magalu e Shopee? Em quais produtos agir?	gold.precos_competitividade

Arquitetura

flowchart LR
    subgraph Bronze["Bronze (dados brutos, sobrescritos a cada ingestão)"]
        BV[vendas]
        BP[produtos]
        BC[clientes]
        BPC[preco_competidores]
    end

    subgraph Silver["Silver (Python, limpeza e marcações de qualidade)"]
        SV[vendas]
        SP[produtos]
        SC[clientes]
        SPC[preco_competidores]
    end

    subgraph Gold["Gold (SQL, uma tabela por pergunta de negócio)"]
        GCS[clientes_segmentacao]
        GVT[vendas_temporais]
        GVP[vendas_produtos]
        GVD[vendas_detalhadas]
        GPC[precos_competitividade]
    end