Como Construir um Painel de Investigação de Fraude Personalizável

Resumo Simples

Um painel personalizável para investigadores de fraude que fornece monitoramento em tempo real de métricas e pontos de dados-chave, permitindo a detecção e análise eficiente de atividades fraudulentas.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

1. Criar um painel personalizável para investigadores de fraude
2. Fornecer monitoramento em tempo real de indicadores-chave de fraude
3. Permitir análise eficiente e resposta a atividades fraudulentas potenciais
4. Garantir a escalabilidade e a segurança de dados sensíveis

Público-alvo:

• Investigadores de fraude em instituições financeiras, comércio eletrônico e outros setores

Recursos-chave:

1. Widgets personalizáveis para diferentes métricas de fraude
2. Atualizações e visualizações de dados em tempo real
3. Sistema de alerta para anomalias e atividades suspeitas
4. Autenticação de usuário e controle de acesso baseado em função
5. Filtragem de dados e recursos de pesquisa avançada
6. Integração com fontes de dados e APIs externas
7. Funcionalidade de relatórios e exportação

Requisitos do Usuário:

1. Interface intuitiva para personalização fácil
2. Design responsivo e de carregamento rápido
3. Acesso seguro a dados sensíveis
4. Capacidade de salvar e compartilhar configurações do painel
5. Compatibilidade móvel para acesso em movimento

Fluxos de Usuário

1. Personalização do Painel:

   • Usuário faz login
   • Navega até as configurações do painel
   • Adiciona/remove widgets
   • Arranja o layout dos widgets
   • Salva a configuração personalizada

2. Investigação de Alertas:

   • Usuário recebe notificação de alerta
   • Clica no alerta para ver os detalhes
   • Analisa os dados e visualizações relacionados
   • Toma uma ação (p.ex., marca para investigação adicional, descarta)
   • Registra as notas de investigação

3. Geração de Relatórios:

   • Usuário seleciona o intervalo de datas e as métricas
   • Escolhe um modelo de relatório
   • Gera o relatório
   • Revisa e edita se necessário
   • Exporta ou compartilha o relatório

Especificações Técnicas

• Front-end: React com Redux para gerenciamento de estado
• Back-end: Node.js com Express
• Banco de Dados: PostgreSQL para dados estruturados, MongoDB para dados não estruturados
• API: API RESTful com GraphQL para consultas de dados complexas
• Autenticação: JWT (JSON Web Tokens) com OAuth 2.0
• Visualização de Dados: D3.js e Chart.js
• Atualizações em Tempo Real: WebSockets
• Containerização: Docker
• CI/CD: Jenkins ou GitLab CI
• Monitoramento: Pilha ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Endpoints da API

• POST /api/auth/login
• POST /api/auth/logout
• GET /api/dashboard/config
• POST /api/dashboard/config
• GET /api/metrics
• POST /api/alerts
• GET /api/reports
• POST /api/reports/generate
• GET /api/users
• PUT /api/users/:id

Esquema do Banco de Dados

1. Usuários

   • id (PK)
   • nome_de_usuário
   • email
   • hash_da_senha
   • função
   • criado_em
   • último_login

2. ConfiguraçõesDoParainel

   • id (PK)
   • id_do_usuário (FK)
   • json_da_configuração
   • criado_em
   • atualizado_em

3. Métricas

   • id (PK)
   • nome
   • descrição
   • fonte_de_dados
   • frequência_de_atualização

4. Alertas

   • id (PK)
   • id_do_usuário (FK)
   • id_da_métrica (FK)
   • limite
   • condição
   • status

5. Relatórios

   • id (PK)
   • id_do_usuário (FK)
   • título
   • descrição
   • gerado_em
   • caminho_do_arquivo

Estrutura de Arquivos

Plano de Implementação

1. Configuração do Projeto (1-2 dias)

   • Inicializar o aplicativo React e o servidor Node.js
   • Configurar o controle de versão e a estrutura do projeto
   • Configurar o ambiente de desenvolvimento

2. Autenticação e Gerenciamento de Usuários (3-4 dias)

   • Implementar o registro e login de usuários
   • Configurar a autenticação JWT
   • Criar funções e permissões de usuário

3. Estrutura do Painel (5-7 dias)

   • Desenvolver o layout básico do painel
   • Criar o sistema de widgets personalizáveis
   • Implementar a funcionalidade de arrastar e soltar

4. Integração e Visualização de Dados (7-10 dias)

   • Configurar as conexões com o banco de dados
   • Implementar a busca e o processamento de dados
   • Criar visualizações para diferentes métricas

5. Sistema de Alertas (4-5 dias)

   • Desenvolver a criação e o gerenciamento de alertas
   • Implementar notificações em tempo real
   • Criar fluxo de trabalho de investigação de alertas

6. Módulo de Relatórios (4-5 dias)

   • Projetar modelos de relatórios
   • Implementar a funcionalidade de geração de relatórios
   • Adicionar recursos de exportação e compartilhamento

7. Testes e Garantia de Qualidade (5-7 dias)

   • Escrever e executar testes unitários
   • Realizar testes de integração
   • Conduzir testes de aceitação do usuário

8. Otimização e Segurança (3-4 dias)

   • Otimizar o desempenho
   • Implementar as melhores práticas de segurança
   • Realizar auditoria de segurança

9. Documentação e Implantação (2-3 dias)

   • Escrever a documentação técnica e do usuário
   • Preparar os scripts de implantação
   • Implantar no ambiente de desenvolvimento

10. Revisão Final e Lançamento (2-3 dias)

    • Realizar testes finais
    • Fazer os ajustes necessários
    • Implantar no ambiente de produção

Tempo total estimado: 36-50 dias

Estratégia de Implantação

1. Configure ambientes de desenvolvimento e produção em um provedor de nuvem (p.ex., AWS, Google Cloud)
2. Use contêineres Docker para implantação consistente entre ambientes
3. Implemente um pipeline de CI/CD usando Jenkins ou GitLab CI
4. Use o Kubernetes para orquestração e dimensionamento de contêineres
5. Configure backups automatizados e replicação do banco de dados
6. Implemente monitoramento e registro com a Pilha ELK
7. Use uma CDN para entrega de ativos estáticos
8. Implemente criptografia SSL/TLS para todas as comunicações
9. Configure regras de dimensionamento automático com base nos padrões de tráfego
10. Realize auditorias de segurança e testes de penetração regulares

Justificativa do Design

As decisões de design para este painel de investigação de fraude priorizam a flexibilidade, o desempenho e a segurança. O React foi escolhido para o front-end devido à sua arquitetura baseada em componentes, que se alinha bem com o sistema de widgets personalizáveis. O Node.js no back-end fornece uma solução de pilha completa baseada em JavaScript, permitindo um desenvolvimento eficiente.

A combinação de PostgreSQL e MongoDB permite lidar com dados estruturados e não estruturados, o que é crucial para a investigação de fraude, onde os formatos de dados podem variar. As atualizações em tempo real usando WebSockets garantem que os investigadores sempre tenham as informações mais recentes.

A estrutura de arquivos modular e o uso de contêineres facilitam a manutenção e a escalabilidade. O plano de implementação se concentra no desenvolvimento iterativo, permitindo testes e feedback precoces. A estratégia de implantação enfatiza a segurança e a alta disponibilidade, que são fundamentais para um sistema que lida com dados financeiros sensíveis.