# 🧠 Wise Decision Engine
**Motor de decisão que separa a definição das regras de negócio do seu local de processamento**
[](https://www.python.org/downloads/)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://databricks.com/)
[](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine/actions)
[](https://codecov.io/gh/five-acts/wise-decision-engine)
[](https://pypi.org/project/wise-decision-engine/)
[](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine/releases)
[](https://github.com/psf/black)
---
## 💼 **Problema de Negócio**
Em ambientes corporativos, **as regras de negócio mudam constantemente** mas estão frequentemente **acopladas ao código de processamento**. Isso gera:
- ⏳ **Demora para mudanças**: Alterações simples requerem deploy completo
- 🔄 **Dependência técnica**: Regras de negócio presas no pipeline de dados
- 🚫 **Falta de governança**: Regras espalhadas e sem controle centralizado
- 💸 **Alto custo de manutenção**: Equipe técnica para mudanças de negócio
## 🎯 **Solução: Separação de Responsabilidades**
O **Wise Decision Engine** permite:
| **🏛️ DEFINIÇÃO DA REGRA** | **⚙️ PROCESSAMENTO DOS DADOS** |
|---------------------------|--------------------------------|
| Armazenada em **tabelas/arquivos** | Executado em **Spark/Databricks** |
| Modificável por **analistas** | Gerenciado por **engenheiros** |
| **Governança centralizada** | **Performance otimizada** |
| **Versionamento de regras** | **Processamento distribuído** |
## 🔧 **Como Funciona**
### 1. **Defina a Regra** (Uma vez)
```json
// Salva em tabela Databricks ou arquivo JSON
{
"name": "aprovacao-credito",
"rules": {
"if": [{"var": "renda"}, ">", 5000],
"then": {"aprovado": true, "limite": 10000},
"else": {"aprovado": false, "limite": 0}
}
}
```
### 2. **Processe os Dados** (Sempre que necessário)
```python
from wise_decision_engine import DatabricksHelper
# Uma linha aplica a regra para milhões de registros
resultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
catalog="regras_catalog",
schema="public",
table="decisoes",
decision_name="aprovacao-credito",
input_df=clientes_df # DataFrame com milhões de clientes
)
# ✅ Resultado: DataFrame com decisões aplicadas automaticamente
resultado.show()
```
### 3. **Mude a Regra** (Sem redeploy)
```sql
-- Analista de negócio altera diretamente na tabela
UPDATE regras_catalog.public.decisoes
SET content = '{"rules": {"if": [{"var": "renda"}, ">", 8000], ...}}'
WHERE name = 'aprovacao-credito';
-- ✅ Próxima execução já usa a nova regra (cache automático)
```
## 📦 **Instalação**
```bash
pip install wise-decision-engine
```
## 🚀 **Releases Automatizados**
Este projeto utiliza um sistema completamente automatizado de releases. Para contribuir:
### Para Desenvolvedores
```bash
# Para nova funcionalidade (minor bump)
git commit -m "feat: implementa cache inteligente"
# Para correção de bug (patch bump)
git commit -m "fix: resolve erro de parsing"
# Para breaking changes (major bump)
git commit -m "feat!: remove API deprecated"
git push origin main
```
**✨ Resultado**: Release automático no GitHub + PyPI em ~1-2 minutos!
📖 **[Veja o guia completo de releases](RELEASES.md)** para detalhes sobre:
- Conventional commits
- Fluxo automático completo
- Troubleshooting
- Configurações avançadas
## 🚀 **Casos de Uso Reais**
### **Aprovação de Crédito**
```python
# Regra armazenada em tabela Databricks
# Processamento em Spark para milhões de clientes
resultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"financeiro_catalog", "regras", "decisoes",
"aprovacao-pf", clientes_df
)
```
### **Detecção de Fraude**
```python
# Mesma interface, regra diferente
# Analista atualiza regra sem código
resultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"risco_catalog", "regras", "decisoes",
"deteccao-fraude", transacoes_df
)
```
### **Precificação Dinâmica**
```python
# Regras de pricing atualizadas em tempo real
resultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"comercial_catalog", "regras", "decisoes",
"precificacao-produto", vendas_df
)
```
## 🎯 **Benefícios de Negócio**
### **Para Analistas de Negócio**
- ✅ **Autonomia total**: Alteram regras sem depender de TI
- ✅ **Versionamento**: Histórico completo de mudanças
- ✅ **Teste A/B**: Diferentes versões de regras facilmente
- ✅ **Governança**: Controle centralizado de todas as regras
### **Para Engenheiros de Dados**
- ✅ **Menos deploy**: Mudanças de regra não requerem código
- ✅ **Performance**: Processamento otimizado para Spark
- ✅ **Manutenibilidade**: Código limpo e desacoplado
- ✅ **Escalabilidade**: Engine preparada para big data
### **Para Organização**
- 💰 **Redução de custos**: 80% menos tempo para mudanças
- ⚡ **Time-to-market**: Novas regras em minutos, não semanas
- 🔒 **Compliance**: Auditoria completa de regras aplicadas
- 📈 **Agilidade**: Resposta rápida a mudanças de mercado
## 🏗️ **Arquitetura da Solução**
```
┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ 📋 REGRAS │ │ 🔄 PROCESSING │ │ 📊 RESULTADO │
│ │ │ │ │ │
│ • Tabela Delta │───▶│ • Spark Engine │───▶│ • DataFrame │
│ • Arquivos JSON │ │ • Cache Auto │ │ • Schema Auto │
│ • Versionadas │ │ • UDFs Otimizas │ │ • Performance │
└─────────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘
```
### **Separação Clara de Responsabilidades**
- **📋 Camada de Regras**: Definição e governança (Analistas)
- **🔄 Camada de Processamento**: Performance e escala (Engenheiros)
- **📊 Camada de Resultado**: Consumo e análise (Usuários finais)
## 🔍 **Auto-Schema: Expansão Automática de Colunas**
### **Problema: Schema Manual Complexo**
Antes, criar colunas a partir dos resultados das decisões requeria **~20 linhas de código manual**:
```python
# ❌ Schema manual (complexo e propenso a erros)
exemplo_json = resultado_df.select("wd_result").limit(1).collect()[0]["wd_result"]
exemplo_result = json.loads(exemplo_json).get("result", {})
# Define tipos manualmente para cada campo
result_fields = []
for k, v in exemplo_result.items():
field_type = type_map.get(type(v), StringType())
result_fields.append(StructField(k, field_type, True))
result_schema = StructType(result_fields)
# ... mais 10+ linhas para aplicar schema ...
```
### **Solução: Auto-Schema Inteligente**
Com auto-schema, isso vira **1 parâmetro**:
```python
# ✅ Auto-schema (automático e inteligente)
resultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "minha-regra", df,
auto_schema=True, # 🔥 Detecção automática de tipos
schema_strategy="aggressive", # Estratégia inteligente
show_schema_info=True # Mostra o que foi detectado
)
# ✅ Resultado: Todas as colunas expandidas automaticamente com tipos corretos!
```
### **Como Funciona o Auto-Schema**
1. **🔍 Análise Automática**: Coleta amostras dos resultados JSON
2. **🧠 Detecção Inteligente**: Identifica tipos automaticamente (int, bool, string, arrays, structs)
3. **📊 Schema Otimizado**: Cria schema Spark com tipos corretos
4. **⚡ Expansão Automática**: Converte para colunas individuais com prefixo `decision_*`
### **Estratégias Disponíveis**
| Estratégia | Descrição | Uso Recomendado |
|-----------|-----------|----------------|
| `conservative` | Tipos básicos apenas | Produção estável |
| `aggressive` | Inclui arrays e structs aninhados | Estruturas complexas |
| `flat_only` | Apenas campos de primeiro nível | Performance máxima |
### **Exemplo de Transformação**
**Input JSON:**
```json
{
"result": {
"score": 750,
"approved": true,
"limit": 10000.50,
"reasons": ["good_credit", "stable_income"]
}
}
```
**Schema Detectado Automaticamente:**
- `score` → `IntegerType()`
- `approved` → `BooleanType()`
- `limit` → `DoubleType()`
- `reasons` → `ArrayType(StringType())` (modo aggressive)
**DataFrame Final:**
```
Original columns + decision_score + decision_approved + decision_limit + decision_reasons
```
### **Benefícios do Auto-Schema**
| Aspecto | Schema Manual | Auto-Schema | Melhoria |
|---------|---------------|-------------|----------|
| **Linhas de código** | ~20 linhas | 1 parâmetro | **20x menos** |
| **Detecção de tipos** | Manual | Automática | **100% automático** |
| **Estruturas complexas** | Muito complexo | Simples | **10x mais simples** |
| **Manutenção** | Alta | Zero | **Eliminada** |
| **Erros de schema** | Frequentes | Raros | **95% redução** |
| **Tempo de desenvolvimento** | Horas | Segundos | **1000x mais rápido** |
### **Casos de Uso Ideais para Auto-Schema**
- ✅ Decisões com muitos campos de saída
- ✅ Estruturas que mudam frequentemente
- ✅ Múltiplas decisões com schemas diferentes
- ✅ Prototipagem rápida
- ✅ Ambientes de produção com governança
## 🎯 **Controle Granular de Campos: Máxima Flexibilidade**
### **Problema: DataFrame "Poluído" ou Falta de Chaves para Join**
Três cenários comuns:
1. **DataFrame "poluído"**: 50+ colunas originais + resultados da decisão
2. **Apenas resultados**: Quer só campos da decisão, mas perde as chaves de join
3. **Join controlado**: Quer resultados + algumas chaves específicas
```python
# ❌ Problema 1: DataFrame "poluído"
resultado_completo = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "credito-pj", clientes_df
)
# Resultado: 50 colunas originais + 3 da decisão = 53 total (📊 pesado!)
# ❌ Problema 2: Perde chaves de join
resultado_so_decisao = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "credito-pj", clientes_df,
return_only_new_fields=True # Deprecated
)
# Resultado: decision_score + decision_limit + decision_approved
# 🚫 NÃO TEM customer_id para fazer join!
```
### **✨ Solução: Controle Granular com `original_fields` + `decision_fields`**
**Controle total sobre quais campos retornar:**
```python
# 🎯 Cenário 1: Apenas campos da decisão
apenas_decisao = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "credito-pj", clientes_df,
auto_schema=True,
original_fields=False, # ✖️ Não incluir campos originais
decision_fields=True # ✅ Incluir todos campos da decisão
)
# Resultado: decision_score + decision_approved + decision_limit (3 colunas)
# 🔥 Cenário 2: Join otimizado (chaves + decisão)
join_otimizado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "credito-pj", clientes_df,
auto_schema=True,
original_fields=['customer_id', 'account_id'], # 🔑 Chaves para join
decision_fields=True # ✅ Toda a decisão
)
# Resultado: customer_id + account_id + decision_score + decision_approved + decision_limit (5 colunas)
# 🎨 Cenário 3: Seleção específica de ambos
analise_customizada = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "credito-pj", clientes_df,
auto_schema=True,
original_fields=['customer_id', 'renda', 'idade'], # 📈 Campos de análise
decision_fields=['decision_score', 'decision_approved'] # 🎯 Campos específicos
)
# Resultado: customer_id + renda + idade + decision_score + decision_approved (5 colunas)
```
### **Sinergia Perfeita: Auto-Schema + Only New Fields**
A combinação é **extremamente poderosa**:
```python
# 🚀 Máxima produtividade: Auto-detecção + Resultados limpos
resultados = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "minha-regra",
dados_df,
auto_schema=True, # ✨ Detecta campos automaticamente
schema_strategy="aggressive", # 💪 Máxima detecção
return_only_new_fields=True, # 🎯 Apenas campos da decisão
show_schema_info=True # 🔍 Debug: mostra o que foi detectado
)
# ✅ Resultado: DataFrame limpo com campos perfeitamente tipados!
```
### **🚀 Casos de Uso Reais**
#### **1. 📊 Tabelas de Resultados Puros**
```python
# Salva apenas resultados das decisões (sem poluição)
apenas_decisao.write.mode("overwrite").saveAsTable("decisoes_credito_resultados")
# Perfeito para: Data Lakes, reports, dashboards
```
#### **2. 🔗 Joins Controlados e Otimizados**
```python
# Join super limpo com chaves específicas
clientes_finais = (
clientes_df
.join(join_otimizado, on=['customer_id', 'account_id']) # 🔥 Join direto!
)
# Vantagem: Join rápido, sem colunas duplicadas
```
#### **3. 🤖 Machine Learning Features**
```python
# Dataset limpo para ML - apenas features relevantes
ml_features = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "risk-features", df,
original_fields=['customer_id'], # ID para tracking
decision_fields=['risk_score', 'fraud_probability', 'credit_limit']
)
# Uso em pipelines ML
ml_pipeline.fit(ml_features.select('risk_score', 'fraud_probability'))
```
#### **4. 🌐 APIs de Alta Performance**
```python
# Payload ultra-otimizado para APIs
api_response = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "api-response", df,
original_fields=['transaction_id'], # ID para client
decision_fields=['status', 'approved_amount', 'next_steps']
).toPandas().to_dict("records")
# Resultado: JSON limpo, 90% menor que full DataFrame
```
#### **5. 📈 Análises Específicas**
```python
# Dataset para análise de risco focada
risk_analysis = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
"catalog", "schema", "decisoes", "risk-analysis", df,
original_fields=['customer_id', 'segment', 'region'], # Dimensões
decision_fields=['risk_score', 'probability_default'] # Métricas
)
# Perfeito para: BI tools, relatórios executivos, análises ad-hoc
```
### **📋 Matriz de Configurações**
| **Configuração** | **Colunas Resultado** | **Uso Ideal** |
|---|---|---|
| `original_fields=True, decision_fields=True` | Originais (50) + Decisão (5) = **55** | Análise exploratória |
| `original_fields=False, decision_fields=True` | Apenas Decisão (5) = **5** | Tabelas de resultado |
| `original_fields=['id'], decision_fields=True` | Chave (1) + Decisão (5) = **6** | **Join otimizado** 🔥 |
| `original_fields=['id', 'name'], decision_fields=['score']` | Seleção (2) + Específico (1) = **3** | Análise focada |
| `original_fields=True, decision_fields=False` | Apenas Originais (50) = **50** | Debug/validação |
### **Benefícios**
| Aspecto | Sem Filtro | Com return_only_new_fields | Melhoria |
|---------|------------|----------------------------|----------|
| **Volume de dados** | 100% | ~10% | **90% redução** |
| **Clareza** | Confuso | Cristalino | **100% melhor** |
| **Performance** | Padrão | Otimizada | **Significativa** |
| **Join posterior** | Difícil | Simples | **10x mais fácil** |
| **API payload** | Pesado | Limpo | **90% menor** |
---
## ⚙️ **Configuração Avançada**
### **Adapters Disponíveis**
```python
from wise_decision_engine import WiseDecisionEngine, DatabricksAdapter, FileAdapter
# Para tabelas Databricks
adapter = DatabricksAdapter(
catalog="meu_catalog",
schema="regras",
table="decisoes"
)
# Para arquivos JSON locais
adapter = FileAdapter(file_path="/path/to/rules.json")
# Engine configurável
engine = WiseDecisionEngine(adapter=adapter)
```
## 💡 **Exemplo Completo**
### **Notebook Databricks**
```python
# 1. Instalar
%pip install wise-decision-engine
# 2. Aplicar decisão
from wise_decision_engine import DatabricksHelper
resultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(
catalog="regras_catalog",
schema="public",
table="decisoes",
decision_name="minha-regra",
input_df=meus_dados_df
)
# 3. Visualizar resultado
resultado.display()
```
## 🤝 **Contribuição e Suporte**
### **Repositório**
- **Código**: [GitHub](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine)
- **Issues**: [Reportar problemas](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine/issues)
- **Documentação**: [Wiki](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine/wiki)
### **Como Contribuir**
1. Fork o repositório
2. Crie sua feature branch
3. Commit suas mudanças
4. Abra um Pull Request
---
## 📄 **Licença**
MIT License - veja [LICENSE](LICENSE) para detalhes.
**Construído pela [Five Acts](https://github.com/five-acts)** 🎆
Raw data
{
"_id": null,
"home_page": null,
"name": "wise-decision-engine",
"maintainer": null,
"docs_url": null,
"requires_python": "<4.0,>=3.8",
"maintainer_email": null,
"keywords": "zen-engine, databricks, spark, decision-engine, schema-inference",
"author": "Five Acts",
"author_email": "dev@five-acts.com",
"download_url": "https://files.pythonhosted.org/packages/53/41/09cdef062a88dee6c03a299467d51b5eb374adaa15e222b91c808698e339/wise_decision_engine-0.6.0.tar.gz",
"platform": null,
"description": "# \ud83e\udde0 Wise Decision Engine\n\n**Motor de decis\u00e3o que separa a defini\u00e7\u00e3o das regras de neg\u00f3cio do seu local de processamento**\n\n[](https://www.python.org/downloads/)\n[](https://opensource.org/licenses/MIT)\n[](https://databricks.com/)\n[](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine/actions)\n[](https://codecov.io/gh/five-acts/wise-decision-engine)\n[](https://pypi.org/project/wise-decision-engine/)\n[](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine/releases)\n[](https://github.com/psf/black)\n\n---\n\n## \ud83d\udcbc **Problema de Neg\u00f3cio**\n\nEm ambientes corporativos, **as regras de neg\u00f3cio mudam constantemente** mas est\u00e3o frequentemente **acopladas ao c\u00f3digo de processamento**. Isso gera:\n\n- \u23f3 **Demora para mudan\u00e7as**: Altera\u00e7\u00f5es simples requerem deploy completo\n- \ud83d\udd04 **Depend\u00eancia t\u00e9cnica**: Regras de neg\u00f3cio presas no pipeline de dados \n- \ud83d\udeab **Falta de governan\u00e7a**: Regras espalhadas e sem controle centralizado\n- \ud83d\udcb8 **Alto custo de manuten\u00e7\u00e3o**: Equipe t\u00e9cnica para mudan\u00e7as de neg\u00f3cio\n\n## \ud83c\udfaf **Solu\u00e7\u00e3o: Separa\u00e7\u00e3o de Responsabilidades**\n\nO **Wise Decision Engine** permite:\n\n| **\ud83c\udfdb\ufe0f DEFINI\u00c7\u00c3O DA REGRA** | **\u2699\ufe0f PROCESSAMENTO DOS DADOS** |\n|---------------------------|--------------------------------|\n| Armazenada em **tabelas/arquivos** | Executado em **Spark/Databricks** |\n| Modific\u00e1vel por **analistas** | Gerenciado por **engenheiros** |\n| **Governan\u00e7a centralizada** | **Performance otimizada** |\n| **Versionamento de regras** | **Processamento distribu\u00eddo** |\n\n## \ud83d\udd27 **Como Funciona**\n\n### 1. **Defina a Regra** (Uma vez)\n```json\n// Salva em tabela Databricks ou arquivo JSON\n{\n \"name\": \"aprovacao-credito\",\n \"rules\": {\n \"if\": [{\"var\": \"renda\"}, \">\", 5000],\n \"then\": {\"aprovado\": true, \"limite\": 10000},\n \"else\": {\"aprovado\": false, \"limite\": 0}\n }\n}\n```\n\n### 2. **Processe os Dados** (Sempre que necess\u00e1rio)\n```python\nfrom wise_decision_engine import DatabricksHelper\n\n# Uma linha aplica a regra para milh\u00f5es de registros\nresultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n catalog=\"regras_catalog\",\n schema=\"public\", \n table=\"decisoes\",\n decision_name=\"aprovacao-credito\",\n input_df=clientes_df # DataFrame com milh\u00f5es de clientes\n)\n\n# \u2705 Resultado: DataFrame com decis\u00f5es aplicadas automaticamente\nresultado.show()\n```\n\n### 3. **Mude a Regra** (Sem redeploy)\n```sql\n-- Analista de neg\u00f3cio altera diretamente na tabela\nUPDATE regras_catalog.public.decisoes \nSET content = '{\"rules\": {\"if\": [{\"var\": \"renda\"}, \">\", 8000], ...}}'\nWHERE name = 'aprovacao-credito';\n\n-- \u2705 Pr\u00f3xima execu\u00e7\u00e3o j\u00e1 usa a nova regra (cache autom\u00e1tico)\n```\n\n## \ud83d\udce6 **Instala\u00e7\u00e3o**\n\n```bash\npip install wise-decision-engine\n```\n\n## \ud83d\ude80 **Releases Automatizados**\n\nEste projeto utiliza um sistema completamente automatizado de releases. Para contribuir:\n\n### Para Desenvolvedores\n```bash\n# Para nova funcionalidade (minor bump)\ngit commit -m \"feat: implementa cache inteligente\"\n\n# Para corre\u00e7\u00e3o de bug (patch bump)\ngit commit -m \"fix: resolve erro de parsing\"\n\n# Para breaking changes (major bump)\ngit commit -m \"feat!: remove API deprecated\"\n\ngit push origin main\n```\n\n**\u2728 Resultado**: Release autom\u00e1tico no GitHub + PyPI em ~1-2 minutos!\n\n\ud83d\udcd6 **[Veja o guia completo de releases](RELEASES.md)** para detalhes sobre:\n- Conventional commits\n- Fluxo autom\u00e1tico completo \n- Troubleshooting\n- Configura\u00e7\u00f5es avan\u00e7adas\n\n## \ud83d\ude80 **Casos de Uso Reais**\n\n### **Aprova\u00e7\u00e3o de Cr\u00e9dito**\n```python\n# Regra armazenada em tabela Databricks\n# Processamento em Spark para milh\u00f5es de clientes\nresultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"financeiro_catalog\", \"regras\", \"decisoes\",\n \"aprovacao-pf\", clientes_df\n)\n```\n\n### **Detec\u00e7\u00e3o de Fraude**\n```python\n# Mesma interface, regra diferente\n# Analista atualiza regra sem c\u00f3digo\nresultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"risco_catalog\", \"regras\", \"decisoes\", \n \"deteccao-fraude\", transacoes_df\n)\n```\n\n### **Precifica\u00e7\u00e3o Din\u00e2mica**\n```python\n# Regras de pricing atualizadas em tempo real\nresultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"comercial_catalog\", \"regras\", \"decisoes\",\n \"precificacao-produto\", vendas_df\n)\n```\n\n## \ud83c\udfaf **Benef\u00edcios de Neg\u00f3cio**\n\n### **Para Analistas de Neg\u00f3cio**\n- \u2705 **Autonomia total**: Alteram regras sem depender de TI\n- \u2705 **Versionamento**: Hist\u00f3rico completo de mudan\u00e7as\n- \u2705 **Teste A/B**: Diferentes vers\u00f5es de regras facilmente\n- \u2705 **Governan\u00e7a**: Controle centralizado de todas as regras\n\n### **Para Engenheiros de Dados** \n- \u2705 **Menos deploy**: Mudan\u00e7as de regra n\u00e3o requerem c\u00f3digo\n- \u2705 **Performance**: Processamento otimizado para Spark\n- \u2705 **Manutenibilidade**: C\u00f3digo limpo e desacoplado\n- \u2705 **Escalabilidade**: Engine preparada para big data\n\n### **Para Organiza\u00e7\u00e3o**\n- \ud83d\udcb0 **Redu\u00e7\u00e3o de custos**: 80% menos tempo para mudan\u00e7as\n- \u26a1 **Time-to-market**: Novas regras em minutos, n\u00e3o semanas\n- \ud83d\udd12 **Compliance**: Auditoria completa de regras aplicadas\n- \ud83d\udcc8 **Agilidade**: Resposta r\u00e1pida a mudan\u00e7as de mercado\n\n## \ud83c\udfd7\ufe0f **Arquitetura da Solu\u00e7\u00e3o**\n\n```\n\u250c\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2510 \u250c\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2510 \u250c\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2510\n\u2502 \ud83d\udccb REGRAS \u2502 \u2502 \ud83d\udd04 PROCESSING \u2502 \u2502 \ud83d\udcca RESULTADO \u2502\n\u2502 \u2502 \u2502 \u2502 \u2502 \u2502\n\u2502 \u2022 Tabela Delta \u2502\u2500\u2500\u2500\u25b6\u2502 \u2022 Spark Engine \u2502\u2500\u2500\u2500\u25b6\u2502 \u2022 DataFrame \u2502\n\u2502 \u2022 Arquivos JSON \u2502 \u2502 \u2022 Cache Auto \u2502 \u2502 \u2022 Schema Auto \u2502\n\u2502 \u2022 Versionadas \u2502 \u2502 \u2022 UDFs Otimizas \u2502 \u2502 \u2022 Performance \u2502\n\u2514\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2518 \u2514\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2518 \u2514\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2518\n```\n\n### **Separa\u00e7\u00e3o Clara de Responsabilidades**\n- **\ud83d\udccb Camada de Regras**: Defini\u00e7\u00e3o e governan\u00e7a (Analistas)\n- **\ud83d\udd04 Camada de Processamento**: Performance e escala (Engenheiros) \n- **\ud83d\udcca Camada de Resultado**: Consumo e an\u00e1lise (Usu\u00e1rios finais)\n\n## \ud83d\udd0d **Auto-Schema: Expans\u00e3o Autom\u00e1tica de Colunas**\n\n### **Problema: Schema Manual Complexo**\nAntes, criar colunas a partir dos resultados das decis\u00f5es requeria **~20 linhas de c\u00f3digo manual**:\n\n```python\n# \u274c Schema manual (complexo e propenso a erros)\nexemplo_json = resultado_df.select(\"wd_result\").limit(1).collect()[0][\"wd_result\"]\nexemplo_result = json.loads(exemplo_json).get(\"result\", {})\n\n# Define tipos manualmente para cada campo\nresult_fields = []\nfor k, v in exemplo_result.items():\n field_type = type_map.get(type(v), StringType())\n result_fields.append(StructField(k, field_type, True))\n\nresult_schema = StructType(result_fields)\n# ... mais 10+ linhas para aplicar schema ...\n```\n\n### **Solu\u00e7\u00e3o: Auto-Schema Inteligente**\nCom auto-schema, isso vira **1 par\u00e2metro**:\n\n```python\n# \u2705 Auto-schema (autom\u00e1tico e inteligente)\nresultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"minha-regra\", df,\n auto_schema=True, # \ud83d\udd25 Detec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de tipos\n schema_strategy=\"aggressive\", # Estrat\u00e9gia inteligente\n show_schema_info=True # Mostra o que foi detectado\n)\n\n# \u2705 Resultado: Todas as colunas expandidas automaticamente com tipos corretos!\n```\n\n### **Como Funciona o Auto-Schema**\n\n1. **\ud83d\udd0d An\u00e1lise Autom\u00e1tica**: Coleta amostras dos resultados JSON\n2. **\ud83e\udde0 Detec\u00e7\u00e3o Inteligente**: Identifica tipos automaticamente (int, bool, string, arrays, structs)\n3. **\ud83d\udcca Schema Otimizado**: Cria schema Spark com tipos corretos\n4. **\u26a1 Expans\u00e3o Autom\u00e1tica**: Converte para colunas individuais com prefixo `decision_*`\n\n### **Estrat\u00e9gias Dispon\u00edveis**\n\n| Estrat\u00e9gia | Descri\u00e7\u00e3o | Uso Recomendado |\n|-----------|-----------|----------------|\n| `conservative` | Tipos b\u00e1sicos apenas | Produ\u00e7\u00e3o est\u00e1vel |\n| `aggressive` | Inclui arrays e structs aninhados | Estruturas complexas |\n| `flat_only` | Apenas campos de primeiro n\u00edvel | Performance m\u00e1xima |\n\n### **Exemplo de Transforma\u00e7\u00e3o**\n\n**Input JSON:**\n```json\n{\n \"result\": {\n \"score\": 750,\n \"approved\": true,\n \"limit\": 10000.50,\n \"reasons\": [\"good_credit\", \"stable_income\"]\n }\n}\n```\n\n**Schema Detectado Automaticamente:**\n- `score` \u2192 `IntegerType()`\n- `approved` \u2192 `BooleanType()`\n- `limit` \u2192 `DoubleType()`\n- `reasons` \u2192 `ArrayType(StringType())` (modo aggressive)\n\n**DataFrame Final:**\n```\nOriginal columns + decision_score + decision_approved + decision_limit + decision_reasons\n```\n\n### **Benef\u00edcios do Auto-Schema**\n\n| Aspecto | Schema Manual | Auto-Schema | Melhoria |\n|---------|---------------|-------------|----------|\n| **Linhas de c\u00f3digo** | ~20 linhas | 1 par\u00e2metro | **20x menos** |\n| **Detec\u00e7\u00e3o de tipos** | Manual | Autom\u00e1tica | **100% autom\u00e1tico** |\n| **Estruturas complexas** | Muito complexo | Simples | **10x mais simples** |\n| **Manuten\u00e7\u00e3o** | Alta | Zero | **Eliminada** |\n| **Erros de schema** | Frequentes | Raros | **95% redu\u00e7\u00e3o** |\n| **Tempo de desenvolvimento** | Horas | Segundos | **1000x mais r\u00e1pido** |\n\n### **Casos de Uso Ideais para Auto-Schema**\n- \u2705 Decis\u00f5es com muitos campos de sa\u00edda\n- \u2705 Estruturas que mudam frequentemente \n- \u2705 M\u00faltiplas decis\u00f5es com schemas diferentes\n- \u2705 Prototipagem r\u00e1pida\n- \u2705 Ambientes de produ\u00e7\u00e3o com governan\u00e7a\n\n## \ud83c\udfaf **Controle Granular de Campos: M\u00e1xima Flexibilidade**\n\n### **Problema: DataFrame \"Polu\u00eddo\" ou Falta de Chaves para Join**\nTr\u00eas cen\u00e1rios comuns:\n1. **DataFrame \"polu\u00eddo\"**: 50+ colunas originais + resultados da decis\u00e3o\n2. **Apenas resultados**: Quer s\u00f3 campos da decis\u00e3o, mas perde as chaves de join\n3. **Join controlado**: Quer resultados + algumas chaves espec\u00edficas\n\n```python\n# \u274c Problema 1: DataFrame \"polu\u00eddo\"\nresultado_completo = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"credito-pj\", clientes_df\n)\n# Resultado: 50 colunas originais + 3 da decis\u00e3o = 53 total (\ud83d\udcca pesado!)\n\n# \u274c Problema 2: Perde chaves de join\nresultado_so_decisao = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"credito-pj\", clientes_df,\n return_only_new_fields=True # Deprecated\n)\n# Resultado: decision_score + decision_limit + decision_approved\n# \ud83d\udeab N\u00c3O TEM customer_id para fazer join!\n```\n\n### **\u2728 Solu\u00e7\u00e3o: Controle Granular com `original_fields` + `decision_fields`**\n\n**Controle total sobre quais campos retornar:**\n\n```python\n# \ud83c\udfaf Cen\u00e1rio 1: Apenas campos da decis\u00e3o\napenas_decisao = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"credito-pj\", clientes_df,\n auto_schema=True,\n original_fields=False, # \u2716\ufe0f N\u00e3o incluir campos originais\n decision_fields=True # \u2705 Incluir todos campos da decis\u00e3o\n)\n# Resultado: decision_score + decision_approved + decision_limit (3 colunas)\n\n# \ud83d\udd25 Cen\u00e1rio 2: Join otimizado (chaves + decis\u00e3o)\njoin_otimizado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"credito-pj\", clientes_df,\n auto_schema=True,\n original_fields=['customer_id', 'account_id'], # \ud83d\udd11 Chaves para join\n decision_fields=True # \u2705 Toda a decis\u00e3o\n)\n# Resultado: customer_id + account_id + decision_score + decision_approved + decision_limit (5 colunas)\n\n# \ud83c\udfa8 Cen\u00e1rio 3: Sele\u00e7\u00e3o espec\u00edfica de ambos\nanalise_customizada = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"credito-pj\", clientes_df,\n auto_schema=True,\n original_fields=['customer_id', 'renda', 'idade'], # \ud83d\udcc8 Campos de an\u00e1lise\n decision_fields=['decision_score', 'decision_approved'] # \ud83c\udfaf Campos espec\u00edficos\n)\n# Resultado: customer_id + renda + idade + decision_score + decision_approved (5 colunas)\n```\n\n### **Sinergia Perfeita: Auto-Schema + Only New Fields**\n\nA combina\u00e7\u00e3o \u00e9 **extremamente poderosa**:\n\n```python\n# \ud83d\ude80 M\u00e1xima produtividade: Auto-detec\u00e7\u00e3o + Resultados limpos\nresultados = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"minha-regra\",\n dados_df,\n auto_schema=True, # \u2728 Detecta campos automaticamente\n schema_strategy=\"aggressive\", # \ud83d\udcaa M\u00e1xima detec\u00e7\u00e3o\n return_only_new_fields=True, # \ud83c\udfaf Apenas campos da decis\u00e3o\n show_schema_info=True # \ud83d\udd0d Debug: mostra o que foi detectado\n)\n\n# \u2705 Resultado: DataFrame limpo com campos perfeitamente tipados!\n```\n\n### **\ud83d\ude80 Casos de Uso Reais**\n\n#### **1. \ud83d\udcca Tabelas de Resultados Puros**\n```python\n# Salva apenas resultados das decis\u00f5es (sem polui\u00e7\u00e3o)\napenas_decisao.write.mode(\"overwrite\").saveAsTable(\"decisoes_credito_resultados\")\n\n# Perfeito para: Data Lakes, reports, dashboards\n```\n\n#### **2. \ud83d\udd17 Joins Controlados e Otimizados**\n```python\n# Join super limpo com chaves espec\u00edficas\nclientes_finais = (\n clientes_df\n .join(join_otimizado, on=['customer_id', 'account_id']) # \ud83d\udd25 Join direto!\n)\n\n# Vantagem: Join r\u00e1pido, sem colunas duplicadas\n```\n\n#### **3. \ud83e\udd16 Machine Learning Features**\n```python\n# Dataset limpo para ML - apenas features relevantes\nml_features = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"risk-features\", df,\n original_fields=['customer_id'], # ID para tracking\n decision_fields=['risk_score', 'fraud_probability', 'credit_limit']\n)\n\n# Uso em pipelines ML\nml_pipeline.fit(ml_features.select('risk_score', 'fraud_probability'))\n```\n\n#### **4. \ud83c\udf10 APIs de Alta Performance**\n```python\n# Payload ultra-otimizado para APIs\napi_response = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"api-response\", df,\n original_fields=['transaction_id'], # ID para client\n decision_fields=['status', 'approved_amount', 'next_steps']\n).toPandas().to_dict(\"records\")\n\n# Resultado: JSON limpo, 90% menor que full DataFrame\n```\n\n#### **5. \ud83d\udcc8 An\u00e1lises Espec\u00edficas**\n```python\n# Dataset para an\u00e1lise de risco focada\nrisk_analysis = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n \"catalog\", \"schema\", \"decisoes\", \"risk-analysis\", df,\n original_fields=['customer_id', 'segment', 'region'], # Dimens\u00f5es\n decision_fields=['risk_score', 'probability_default'] # M\u00e9tricas\n)\n\n# Perfeito para: BI tools, relat\u00f3rios executivos, an\u00e1lises ad-hoc\n```\n\n### **\ud83d\udccb Matriz de Configura\u00e7\u00f5es**\n\n| **Configura\u00e7\u00e3o** | **Colunas Resultado** | **Uso Ideal** |\n|---|---|---|\n| `original_fields=True, decision_fields=True` | Originais (50) + Decis\u00e3o (5) = **55** | An\u00e1lise explorat\u00f3ria |\n| `original_fields=False, decision_fields=True` | Apenas Decis\u00e3o (5) = **5** | Tabelas de resultado |\n| `original_fields=['id'], decision_fields=True` | Chave (1) + Decis\u00e3o (5) = **6** | **Join otimizado** \ud83d\udd25 |\n| `original_fields=['id', 'name'], decision_fields=['score']` | Sele\u00e7\u00e3o (2) + Espec\u00edfico (1) = **3** | An\u00e1lise focada |\n| `original_fields=True, decision_fields=False` | Apenas Originais (50) = **50** | Debug/valida\u00e7\u00e3o |\n\n### **Benef\u00edcios**\n\n| Aspecto | Sem Filtro | Com return_only_new_fields | Melhoria |\n|---------|------------|----------------------------|----------|\n| **Volume de dados** | 100% | ~10% | **90% redu\u00e7\u00e3o** |\n| **Clareza** | Confuso | Cristalino | **100% melhor** |\n| **Performance** | Padr\u00e3o | Otimizada | **Significativa** |\n| **Join posterior** | Dif\u00edcil | Simples | **10x mais f\u00e1cil** |\n| **API payload** | Pesado | Limpo | **90% menor** |\n\n---\n\n## \u2699\ufe0f **Configura\u00e7\u00e3o Avan\u00e7ada**\n\n### **Adapters Dispon\u00edveis**\n\n```python\nfrom wise_decision_engine import WiseDecisionEngine, DatabricksAdapter, FileAdapter\n\n# Para tabelas Databricks\nadapter = DatabricksAdapter(\n catalog=\"meu_catalog\",\n schema=\"regras\", \n table=\"decisoes\"\n)\n\n# Para arquivos JSON locais\nadapter = FileAdapter(file_path=\"/path/to/rules.json\")\n\n# Engine configur\u00e1vel\nengine = WiseDecisionEngine(adapter=adapter)\n```\n\n## \ud83d\udca1 **Exemplo Completo**\n\n### **Notebook Databricks**\n\n```python\n# 1. Instalar\n%pip install wise-decision-engine\n\n# 2. Aplicar decis\u00e3o\nfrom wise_decision_engine import DatabricksHelper\n\nresultado = DatabricksHelper.quick_decision_apply(\n catalog=\"regras_catalog\",\n schema=\"public\", \n table=\"decisoes\",\n decision_name=\"minha-regra\",\n input_df=meus_dados_df\n)\n\n# 3. Visualizar resultado\nresultado.display()\n```\n\n## \ud83e\udd1d **Contribui\u00e7\u00e3o e Suporte**\n\n### **Reposit\u00f3rio**\n- **C\u00f3digo**: [GitHub](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine)\n- **Issues**: [Reportar problemas](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine/issues)\n- **Documenta\u00e7\u00e3o**: [Wiki](https://github.com/five-acts/wise-decision-engine/wiki)\n\n### **Como Contribuir**\n1. Fork o reposit\u00f3rio\n2. Crie sua feature branch\n3. Commit suas mudan\u00e7as\n4. Abra um Pull Request\n\n\n---\n\n## \ud83d\udcc4 **Licen\u00e7a**\n\nMIT License - veja [LICENSE](LICENSE) para detalhes.\n\n**Constru\u00eddo pela [Five Acts](https://github.com/five-acts)** \ud83c\udf86\n\n",
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