A correção emergencial aplicada no lago de dados para resolver um problema de desempenho acabou quebrando a rotina de carga de uma tabela crítica de contratos. Agora, os relatórios de final de mês estão com dados desatualizados. Proponho que, antes de qualquer deploy emergencial, seja obrigatório rodar uma suíte de testes de regressão nos pipelines downstream, para garantir que a correção de um ponto não afete outros consumidores do lago.
Conta em Dados e Regulatório × Disponibilidade e Performance, visão “Onde há oportunidade”.
Como a área foi escolhida
- Engenharia de Dados 97%
- Contratos 3%
e mais 23 com probabilidade menor.
| Dimensão | Resposta | Confiança | Alternativas |
|---|---|---|---|
| Área | Dados e Regulatório › Engenharia de Dados | 97% |
|
| Frente | Disponibilidade e Performance › Instabilidade Pós-Mudança | 94% |
|
| Natureza | Proativo | 88% | |
| Severidade | 0,65 Nível 2 (nível 3 de 4) não vale para esta natureza | 96% | |
| Impacto esperado | 0,67 Nível 2 (nível 3 de 4) | 100% | |
| Causa raiz | Falta de Automação | 45% | |
| Urgência | 0,33 | sem confiança | |
| Problema | Sem problema | 66% |