Esse foi o desafio que recebi no final de fevereiro — e acabou se tornando um dos projetos mais interessantes que já trabalhei.
Uma clínica médica de atendimento de urgência 24h, que presta serviços a servidores estatais, precisava criar uma nova linha de entrega de cartões de identificação para um volume alto de novos clientes e dependentes.
O problema: ninguém conseguia mapear três conjuntos de dados ao mesmo tempo — os servidores, seus dependentes e os órgãos públicos de origem de cada um.
Parece simples de resolver com um diagrama de Venn… mas só se você tiver todos os dados. E aí estava o nó da questão.
Devido a ruídos de comunicação entre os contratantes, havia lacunas significativas nas informações dos servidores.
Para resolver isso, desenvolvi um algoritmo baseado em Álgebra Relacional capaz de cruzar dados espalhados por diversas planilhas de Excel — encontrando correspondências mesmo onde os dados estavam incompletos.
O processo foi esse:
- Converti todas as planilhas para CSV;
- Estruturei tudo no Supabase, garantindo que nenhuma informação se perdesse na migração;
- Criei uma aplicação web para filtrar os dados e popular o diagrama de Venn de forma dinâmica.
Com o tempo, fui além: evoluí o sistema para que ele aprenda com o comportamento do usuário durante as buscas.
Não é um modelo de IA, mas já possui uma capacidade adaptativa interessante — ele consegue inferir vínculos familiares e acerta na maioria dos casos.
Um problema de dados virou um sistema vivo. 
E você? Já lidou com um cruzamento de dados assim, cheio de lacunas e sem chave única? Qual foi o maior desafio (ou a solução mais criativa) que encontrou?
Conta aqui nos comentários — adoro trocar ideias sobre esses cases reais de dados!
