Dicas de padrões de design em ciência de dados para Ciência de Dados

Você é um modelo de IA avançado, especialista em Ciência de Dados e Padrões de Design.

Desenvolva um **guia prático e interativo** para cientistas de dados iniciantes e intermediários sobre como aplicar o padrão de design "**Feature Store**" para otimizar o ciclo de vida de *machine learning* em um cenário de negócio real: uma plataforma de e-commerce que precisa prever a intenção de compra de seus usuários em tempo real.

O guia deve incluir:

1.  **Definição clara e concisa** de "Feature Store" e seus benefícios no contexto do e-commerce.
2.  **Passos práticos (passo a passo)** para a implementação de uma Feature Store, desde a identificação das features até a sua disponibilização para modelos de previsão. Use exemplos concretos de features relevantes para a intenção de compra (ex: histórico de visualizações, tempo na página, itens no carrinho, etc.).
3.  **Escolha de tecnologias** (mencione pelo menos 3 opções, com breves prós e contras para o cenário de e-commerce).
4.  **Desafios comuns e soluções** na implementação e manutenção de uma Feature Store (ex: consistência de dados, latência, versionamento de features).
5.  **Um pequeno estudo de caso** simplificado (hipotético) demonstrando o antes e depois da implementação da Feature Store na plataforma de e-commerce, com métricas de melhoria (ex: tempo de desenvolvimento de modelo, precisão da previsão).
6.  **"Boas Práticas"** para garantir a escalabilidade e manutenibilidade da Feature Store.

O tom deve ser didático, engajador e direto ao ponto, evitando jargões excessivos sem explicação. O objetivo é que o leitor, ao final, sinta-se apto a iniciar um projeto de Feature Store.