Este projeto simula um sistema de detecção de fraude em transações financeiras, desde o armazenamento dos dados até a aplicação de regras de risco, investigação e análise. O desenvolvimento foi realizado utilizando SQL, com foco em estruturar, organizar e analisar dados de forma alinhada a um contexto real de negócio.
Aplicar, na prática, os conhecimentos adquiridos na Formação SQL Database Specialist, desenvolvendo um banco de dados completo voltado à detecção de fraude. O projeto busca simular um ambiente real, unindo boas práticas técnicas com entendimento de negócio.
O funcionamento do sistema segue a seguinte lógica:
- A transação é registrada no sistema
- Um alerta de fraude pode ser gerado
- Uma investigação é criada
- O analista avalia o caso
- O sistema pode aplicar ações (ex: bloqueio ou redução de limite)
- Todas as alterações são registradas para análise futura
O projeto foi desenvolvido seguindo etapas que simulam a construção de um sistema real de detecção de fraude:
Definição do modelo entidade-relacionamento (ER), com foco em estruturar corretamente entidades como clientes, contas, transações, alertas e investigações.
Criação das tabelas, definição de chaves primárias e estrangeiras e inserção de dados fictícios para simulação do ambiente.
Realização de consultas em SQL para entender o comportamento dos clientes, identificar padrões e validar a estrutura do banco.
Principais insights identificados:
- A base é formada majoritariamente por pessoas físicas, com idade média e score de crédito relativamente estáveis
- Cada cliente possui apenas uma conta, o que facilita a análise de comportamento
- As transações acontecem principalmente em canais online, o que aumenta a exposição a riscos digitais
- Alertas ligados a horário e localização fora do padrão apresentam os maiores níveis de risco
- Clientes com mais transações não são necessariamente os que movimentam mais dinheiro.
Criação de índices estruturais e analíticos para melhorar a performance das consultas e análises.
Implementação de:
- Procedures (validação e inserção de dados)
- Triggers (automação e histórico)
- Transações (controle de consistência)
Criação de views para facilitar consultas frequentes e organizar os dados para análise.
Geração de backup do banco de dados, garantindo segurança e possibilidade de recuperação.
Este projeto permitiu desenvolver um banco de dados completo voltado à detecção de fraude, garantindo organização, consistência e confiabilidade das informações. Além das consultas, o projeto envolveu a construção de estruturas que simulam o funcionamento de sistemas reais, como procedures, triggers e controle transacional. Como resultado, foi possível não apenas praticar SQL, mas também entender como os dados são estruturados e utilizados para apoiar análises e tomada de decisão.
Vanessa Costa