Conhecendo a tribo de Big Data da OLX Brasil

Fala pessoal, tudo bem? Eu sou a Larissa e estou em um summer job aqui na OLX Brasil nesse primeiro trimestre de 2021. Estou tendo o privilégio de acompanhar a tribo de Big Data nesta jornada, então vou contar um pouquinho sobre o quanto essa área é super importante pra gente e como ela funciona por aqui, beleza? Então bora lá!

As plataformas da OLX Brasil (OLX, ZAP+ e Viva Real) possuem um grande número de usuários ativos e isso com certeza nos leva a um grande volume de dados, devido a grande interação deles. Para você ter ideia, armazenamos cerca de 1,2 Petabytes, o que daria mais de 50 anos assistindo filmes direto! Mas não para por aí! Afinal:

“Dados (não opiniões!!!) nos ajudam a oferecer um produto cada vez melhor para nossos usuários.”

Então, pra gente lidar com esses dados da melhor forma possível, temos um time incrível por trás de cada análise. E nesse artigo eu vou apresentar para vocês como a tribo de Big Data está organizada aqui na OLX Brasil.

Primeiro, vamos observar um pouco como acontece o fluxo dos dados no nosso negócio:

A partir da interação dos usuários com nossas plataformas e canais de comunicação, conseguimos capturar o padrão de comportamento e transformar isso em dados que geram valor para o negócio. Esses dados são tratados e divulgados da forma mais amigável para os diversos times da OLX Brasil e, é claro, armazenados de forma segura e performática. Partindo para a parte mais estratégica, os dados são estudados para ajudar na tomada de decisão dos nossos times e também são usados como base para criação de modelos de Machine Learning, para sempre melhorar nossos produtos, agradando ainda mais nossos usuários 😉

Mas onde entram os squads, Lari?

Como são muitos dados, cada squad precisa tratar de demandas mais específicas ao longo desse fluxo, então vamos nos aprofundar neles:

1. Tracking e Experimentation: esse squad é voltado para a fusão de duas tarefas principais: tracking, que extrai os dados comportamentais dos usuários e os divulga de uma forma clara para a empresa, e experimentação, que permite a realização de testes ABs. Aqui na OLX Brasil, estimulamos muito a cultura de experimentação, onde as novas funcionalidades são testadas por todos os times com uma porcentagem de nossos usuários antes de ir para todos. Assim, conseguimos analisar e concluir se a hipótese de melhoria é válida e deve ser levada a frente (ou não).
2. Data Engineering: responsável pela infraestrutura de ingestão, armazenamento, transformação e consulta dos dados consumidos por toda empresa. Este squad desenvolve e evolui o Data Lake da OLX Brasil, que hoje conta com mais de 1 Petabytes, além de garantir a governança e segurança desses dados. Desta forma, essa squad tem um papel chave no fomento da nossa cultura data-driven.
3. Data Services: como o próprio nome já diz, esse squad representa a frente de serviços de dados modelados. Na prática, ele está voltado para oferecer e centralizar as nossas métricas e dashboards, transformando nossos dados em informações relevantes. Trabalhar nesse squad requer um perfil bem crítico, técnico e orientado ao negócio. Por exemplo, esse squad é responsável por responder perguntas como “Quantos usuários acessaram a OLX nesta semana?” a partir dos dados presentes nas nossas tabelas.
4. Data Science: este squad auxilia o desenvolvimento de novos produtos a partir da análise mais científica dos dados. Na prática, facilita o uso e a exploração de Data Science e Machine Learning na empresa, capacitando os times para que isso faça parte da nossa rotina, criando plataformas que facilitem esse processo. Este squad coopera com situações como detecção automática de categorias e identificação de usuários fraudulentos, mostrar a clientes profissionais quais são os melhores anúncios para vendas, por exemplo, usando Machine Learning como principal solução.

E aí, curtiu ficar por dentro do nosso time de Big Data?

Quando apresentarmos as ferramentas utilizadas em cada etapa, dentro de cada squad, vai ficar ainda mais claro quais são as diferenças entre eles no dia a dia.

Enquanto a gente não volta com mais conteúdos por aqui, que tal ficar de olho em nossas vagas? #VemSerOLXBrasil → https://careers.smartrecruiters.com/OLXBrasil 😉