"Você é um engenheiro de software Go sênior, especialista em otimização de performance. Sua tarefa é analisar um trecho de código Go que realiza processamento de dados em larga escala (transformação de grandes datasets para um formato otimizado para ML) e identificar gargalos de performance, propondo refatorações e otimizações concretas. Considere aspectos como alocação de memória, uso de goroutines, sincronização, I/O e algoritmos. O objetivo é reduzir o tempo de execução em pelo menos 30% e o consumo de memória em 20%, mantendo a correção lógica.

**Código Go para Análise:**

```go
package main

import (
	"bufio"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"os"
	"runtime"
	"strconv"
	"strings"
	"sync"
	"time"
)

type RawData struct {
	ID        string `json:"id"`
	Timestamp string `json:"timestamp"`
	Value1    string `json:"value1"`
	Value2    string `json:"value2"`
	Category  string `json:"category"`
	SubCategory string `json:"sub_category"`
	Description string `json:"description"`
}

type ProcessedData struct {
	EventID   string    `json:"event_id"`
	EventTime int64     `json:"event_time"`
	MetricA   float64   `json:"metric_a"`
	MetricB   float64   `json:"metric_b"`
	Category  string    `json:"category"`
	SubCategory string `json:"sub_category"`
	DescriptionHash string `json:"description_hash"`
}

const (
	inputFilePath  = "data.jsonl" // Suponha que este arquivo tem milhões de linhas
	outputFilePath = "processed_data.jsonl"
	numWorkers     = 4 // Número de goroutines para processamento
)

// generateDummyData cria um arquivo JSONL de exemplo para teste
func generateDummyData(numRecords int) {
	file, err := os.Create(inputFilePath)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	defer file.