Ciência de dados 2.0: arquitetura computacional e orquestração de sistemas agênticos em ambiente fintech
Bibliographic record
Abstract
A consolidação de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e sistemas baseados em agentes autônomos redefine os fundamentos operacionais da Ciência de Dados contemporânea. Este estudo investiga a emergência da denominada Ciência de Dados 2.0 como paradigma arquitetural orientado à orquestração computacional, governança distribuída e otimização econômica de sistemas inteligentes. A pesquisa foi conduzida por meio de revisão sistemática estruturada segundo o protocolo PRISMA, contemplando publicações indexadas entre 2023 e 2026 nas bases IEEE Xplore, ACM Digital Library, Scopus e arXiv. Os resultados evidenciam a transição de pipelines batch monolíticos para arquiteturas distribuídas baseadas em Data Mesh, Lakehouse transacional (Apache Iceberg), bancos vetoriais, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Feature Stores em tempo real e práticas de FinOps. Propõe-se o Framework O³ (Orquestração, Observabilidade e Otimização) como modelo integrador capaz de articular desempenho algorítmico, eficiência econômica, rastreabilidade e conformidade regulatória. A validação em estudo de caso aplicado em ambiente fintech orientado a crédito digital demonstra redução significativa de latência, otimização de custo por inferência e aumento da robustez decisional. Conclui-se que a Ciência de Dados 2.0 configura-se como disciplina arquitetural sistêmica, superando a abordagem centrada exclusivamente em modelagem estatística. Versão publicada na Revista Datapoint:https://www.fatecrl.edu.br/revista/datapoint/index.php/dp/article/view/6
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".