Eolis
No recesso forense de 2017, eu e mais dois colegas (Maicon Cucchi e Jacob Nery) começamos um projeto com uma ambição simples: parar de “caçar” informação em lugares diferentes para conseguir enxergar o que estava acontecendo na Corregedoria-Geral do TJRO.
O nome que ficou foi Eolis.
O que é o Eolis (em uma frase)
O Eolis é uma plataforma que centraliza dados e indicadores para apoiar gestão, transparência e decisões baseadas em dados na Corregedoria-Geral de Justiça do Estado de Rondônia.
Na prática: um lugar só para olhar metas, gargalos, produtividade e rotinas que antes eram planilhas, consultas avulsas e “BIRTs” espalhados.
Por que ele nasceu
Naquele período, a sensação era a mesma em quase toda demanda:
- alguém pedia um número “pra ontem”;
- o dado existia, mas estava em sistemas diferentes;
- o esforço era sempre manual (e repetido).
O Eolis nasceu para virar esse jogo: automatizar o básico e deixar a equipe focar no que interessa — análise e ação.
Linha do tempo (bem resumida)
- 2017: início do projeto no recesso forense (primeiras telas e primeiras rotinas).
- Ventos: o ETL que alimenta o Eolis.
- 2020+: transição do ETL para uma orquestração mais flexível com Apache Airflow.
- 2022+: consolidação da aplicação com PostgreSQL (mantendo também um datamart em Oracle para análises específicas).
O que ele entrega hoje
O Eolis foi crescendo por módulos, sempre puxado por dor real do dia a dia. Alguns exemplos:
- Monitoramento de processos paralisados (pra enxergar onde o fluxo travou).
- Autocorreição (autoavaliação e melhoria contínua).
- Relatórios de promoção (geração automatizada e mais objetiva).
- Presente (acompanhamento de frequência em penas/medidas alternativas).
- Integrações com SEEU/PJe em cenários específicos.
- PRECALC (cálculo de prescrição, quando aplicável).
- Argus (acompanhamento de metas do CNJ e critérios do Prêmio CNJ de Qualidade).
Arquitetura, sem mistério
A stack foi escolhida mais por pragmatismo do que por “moda”:
- Laravel na camada de aplicação (MVC, produtividade e manutenção).
- PostgreSQL como base principal da aplicação.
- ETL (Ventos) orquestrando a entrada/atualização de dados.
- Airflow como evolução natural quando o pipeline começou a ficar mais complexo.
O impacto (do meu ponto de vista)
O maior ganho não foi “um dashboard bonito”.
Foi reduzir atrito: menos retrabalho, menos corrida atrás de número, e mais tempo para responder perguntas do tipo:
- qual é o gargalo agora?
- o que piorou no mês?
- qual unidade precisa de intervenção?
Quando isso acontece, tecnologia vira gestão.