Imagine um projeto que envolve uma plataforma digital cujo foco é promoção de saúde, segurança do trabalho e qualidade de vida em empresas brasileiras, estruturada em plataforma web e mobile  na nuvem para viabilizar uma gestão integrada de bases, possibilitando estudos epidemiológicos que dão suporte às empresas quanto à gestão de custos com saúde, afastamentos e prevenção de acidentes – e também ao aumento de produtividade.

Imaginou? Pois esse foi o desafio da Solutis!

Composta por informações de mais de 600 mil empresas em todo o Brasil, somando cerca de 2.5 milhões de trabalhadores com registro de 5 milhões de fichas de saúde e 10 milhões de exames médicos, a organização oferece uma plataforma de Business Intelligence com diversos painéis de indicadores de gestão de informações integradas por meio de um barramento ESB (Enterprise Service Bus), de um armazenamento dos dados de saúde em padrão de arquétipos OpenEHR, bem como da execução automática de  rotinas de ETL (Extract Transform Load) e conversão de dados de saúde de Arquétipos para um Data Warehouse .

Assim, graças à utilização da abordagem ágil de desenvolvimento de software baseada na metodologia SCRUM, a equipe formada por data scientists, especialistas em JAVA, NodeJS, Kotlin, Angular, React, iOS e Android (entre outros), testers,  scrum master e product owner  no Studio em Salvador, implementou soluções para viabilizar a geração de informações qualificadas e estruturadas em dashboard de indicadores na área de saúde, segurança do trabalho e gestão de afastamentos, além de aspectos legais e sociais.

 Experiência que faz diferença

A expertise da equipe SOLUTIS em desenvolvimento para cloud, associada à abordagem do projeto e à completa integração com o time de negócios do cliente trouxe, como resultado, indicadores de excelência com 95% de média de efetividade por sprint e baixa taxa de erros embarcados. Foram cerca de 32.190 horas de desenvolvimento em mais de 10 aplicações integradas nas plataformas mobile e web em nuvem, envolvendo frontend, backend e camada de segurança com autenticação, autorização e log de auditoria. Mais ainda: atualmente, estamos ampliando a cobertura média de testes unitários de cerca de 20% para a meta, que é de 40%.

A partir de APIs disponibilizadas pelo Barramento ESB, a organização recebe dados das bases regionais e das empresas credenciadas. As mensagens com informações de empresas, usuários e saúde dos trabalhadores são enfileiradas no KAFKA de forma assíncrona, para posterior processamento pelos componentes processors. Quando alguma mensagem não pode ser incorporada à rede, é armazenada em um banco de dados MongoDB. Então, um componente Listener escuta o tópico de sucesso e verifica se existe alguma mensagem aguardando no stage para ser reprocessada. Todos os eventos dos processors são registrados no ElasticSearch, para posterior acompanhamento do log por meio do Kibana.

Os usuários habilitados para single sign-on, controlado pela ferramenta Shibboleth na plataforma do cliente, são recebidos pelo Barramento e configurados no sistema GIRST, responsável pela gestão de identidade e permissões de acesso. As informações de saúde são armazenadas no RES (Registro Eletrônico de Saúde) em formato de arquétipos, compatíveis com os padrões OpenEHR – e as informações cadastrais de empresas e seus trabalhadores são armazenadas em SGBD relacional para posterior consulta. O conversor de dados de saúde é responsável pela extração, tratamento e análise de dados a partir dos arquétipos de saúde do Registro Eletrônico de Saúde.

Diariamente, rotinas de ETL transformam esses dados em fatos e dimensões para a construção de indicadores a serem apresentados em dashboards dentro das aplicações que compõem a rede, e também em datasets na ferramenta Power BI para descoberta de conhecimento e análises epidemiológicas nos contextos de saúde, imunizações e questionários de estilo de vida. Toda requisição do aplicativo do trabalhador aos dados da rede são realizadas a partir do API Gateway, que é encarregado de balancear as requisições e redirecioná-las para o microsserviço responsável.

Utilizando as tecnologias da suíte Netflix OSS, essa arquitetura permite melhor escalabilidade e descoberta dos serviços oferecidos pela rede – afinal, foi completamente desenvolvida para permitir uma estrutura mais flexível e escalável à medida que outros componentes das mais diversas tecnologias sejam integrados à empresa, uma vez que o projeto requer um índice elevado de disponibilidade, processamento e grande vazão na comunicação entre as aplicações.