Serviços

Arquitetura de dados primeiro. O resto vem depois.

Seis frentes que cobrem a vida inteira de uma plataforma de dados, do primeiro esboço de arquitetura aos modelos, pipelines, plataformas em nuvem e casos de uso de IA construídos por cima.

Arquitetura e Estratégia de Dados

Uma plataforma de dados desenhada de propósito, e não uma que cresceu por acidente.

Desenhamos a arquitetura-alvo dos seus dados: como as fontes são integradas, onde os dados são armazenados e modelados, como são servidos para pessoas e sistemas e como tudo evolui. Cada decisão é registrada com seus trade-offs, para que o seu time entenda não só o que construir, mas por quê.

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Desafios que resolvemos

Ninguém consegue desenhar o cenário de dados inteiro em uma página
Data warehouse, data lake e ferramentas SaaS se sobrepõem e competem
Uma modernização ou migração para a nuvem sem um destino claro
Decisões técnicas tomadas projeto a projeto, nunca como um todo

Entregas típicas

Diagnóstico do cenário atual e da arquitetura
Arquitetura-alvo: data warehouse, lakehouse ou híbrida
Arquitetura de integração e desenho dos fluxos de dados
Registros de decisões de arquitetura e padrões
Roadmap priorizado com esforço e risco
Apresentações da arquitetura para o seu time

Competências

Arquitetura de dados corporativa
Data warehouse
Lakehouse
Arquitetura medalhão
Integração de dados
Revisões de arquitetura
Avaliação de tecnologias

Modelagem e Governança de Dados

Um cliente, um pedido, uma receita, na empresa inteira.

É aqui que a maioria dos problemas de dados é resolvida de verdade. Modelamos como o seu negócio funciona, das entidades centrais às métricas que a diretoria acompanha, usando modelagem dimensional, Data Vault e modelos corporativos onde cada um se encaixa melhor. Depois colocamos a governança em volta para que continue certo: definições, responsáveis, regras de qualidade e linhagem.

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Desafios que resolvemos

Cada área tem a sua própria versão da verdade
Relatórios históricos mudam quando o cadastro muda
Integrar muitas fontes sem retrabalho sem fim
Ninguém sabe de onde vem um número nem quem é o responsável

Entregas típicas

Modelos de dados conceitual, lógico e físico
Modelos dimensionais: esquemas estrela, dimensões conformadas, matriz de barramento
Camada de integração em Data Vault: hubs, links e satélites
Glossário de negócio e definição de métricas
Regras de qualidade, metadados e desenho de linhagem
Gestão de dados mestres (MDM)
Workshops de modelagem para seus analistas e engenheiros

Competências

Modelagem dimensional (Kimball)
Data Vault
Dimensões de mudança lenta (SCD)
Camada semântica
MDM
Qualidade de dados
Metadados e linhagem

Engenharia de Dados

Pipelines que rodam todos os dias sem sustos, e avisam quando algo sai do esperado.

Construímos os pipelines que levam os dados dos seus sistemas até o modelo: ingestão de bancos, APIs e arquivos, processamento batch e streaming e orquestração que se recupera de falhas. O dbt é a nossa especialidade na camada de transformação: modelos modulares, testes, documentação e linhagem, tudo versionado e revisado como qualquer outro código.

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Desafios que resolvemos

Scripts frágeis e jobs que falham em silêncio
Cargas que levam horas e estouram a janela
Correções manuais antes de todo fechamento do mês
Dados que chegam tarde demais para serem úteis

Entregas típicas

Pipelines ETL e ELT para bancos de dados, APIs e arquivos
Ingestão batch, incremental, CDC e streaming
Projetos dbt: modelos, testes, documentação e CI
Orquestração, alertas e recuperação de falhas
Testes de qualidade e observabilidade dos pipelines
Sessões em dupla e runbooks para a passagem de bastão

Competências

SQL
Python
dbt
Apache Airflow
Apache Kafka
Airbyte
Spark
CDC

Plataformas de Dados em Nuvem

A plataforma certa para os seus dados, ajustada em performance e custo.

Desenhamos, implementamos, migramos e otimizamos plataformas de dados em nuvem e híbridas na AWS, Azure e Google Cloud. Já entregamos projetos em Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift e Dremio, em lakehouses com Apache Iceberg e em stacks totalmente open source, incluindo uma versão própria do PostgreSQL ajustada com armazenamento colunar. Somos agnósticos a nuvem, com uma preferência clara: Snowflake, em que temos a certificação SnowPro Advanced: Architect. Ainda assim, a recomendação segue os seus dados, o seu time e o seu orçamento.

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Desafios que resolvemos

Conta da nuvem crescendo mais rápido que o valor entregue
Consultas lentas e janelas de processamento que só aumentam
Migração de ambientes on-premises ou plataformas legadas
Aprisionamento a fornecedor e custo de licenças

Entregas típicas

Escolha de plataforma e arquitetura de referência
Plano e execução de migração
Treinamento do seu time na plataforma
Diagnóstico e ajuste de performance
Otimização de custos (FinOps para dados)
Segurança, controle de acesso e governança de ambientes
Desenho de stack de dados open source

Competências

Snowflake
Databricks
BigQuery
Amazon Redshift
Dremio
Apache Iceberg
PostgreSQL colunar
AWS
Azure
Google Cloud

Consultoria Técnica e Mentoria

Um arquiteto sênior ao seu lado nas decisões que importam.

Às vezes você não precisa de um projeto, precisa de uma segunda opinião de confiança. Revisamos arquiteturas e desenhos, apoiamos decisões técnicas de alto impacto e fazemos mentoria de times de dados para elevar o nível de como modelam, constroem e operam. Treinamento faz parte do nosso DNA: o fundador é professor de pós-graduação e já ministrou mais de 60 treinamentos e aulas.

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Desafios que resolvemos

Uma decisão técnica grande e ninguém para questioná-la
Um time capaz que precisa de direcionamento sênior
Práticas inconsistentes entre projetos
Modernizar a stack sem parar as entregas

Entregas típicas

Revisões de arquitetura e de desenho de soluções
Avaliações técnicas e due diligence
Arquiteto de dados ou líder técnico sob demanda
Mentoria de times e revisões de código
Treinamentos sob medida: modelagem, dbt, Dremio e outros
Padrões e boas práticas de engenharia

Competências

Revisões de arquitetura
Liderança técnica
Mentoria
Treinamentos
Boas práticas

IA e Integração de DadosEm expansão

A IA só é tão boa quanto o modelo de dados por baixo dela.

IA não conserta o caos: ela precisa de estrutura. Aponte um assistente para tabelas cruas e ele vai responder com confiança, e errado. Preparamos seus dados para a IA do mesmo jeito que preparamos para as pessoas: modelados, documentados e governados. Depois desenhamos como aplicações de IA, sistemas de busca semântica e agentes acessam esses dados, com o contexto e as permissões certas.

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Desafios que resolvemos

Pilotos de IA que dão respostas plausíveis, mas erradas
Nenhuma definição compartilhada em que a IA possa se apoiar
Dados sensíveis expostos a ferramentas de IA sem controle
Conteúdo não estruturado desconectado dos dados de negócio

Entregas típicas

Avaliação de prontidão para IA da sua base de dados
Camada semântica e definição de métricas para uso por IA
Arquitetura de busca semântica (RAG) e dados semânticos
Integração do data warehouse com serviços de IA
Acesso governado a dados para agentes de IA

Competências

Camada semântica
RAG
Busca vetorial
MCP
Acesso governado
Análises assistidas por IA

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Não sabe por onde começar?

A maioria dos trabalhos começa com um diagnóstico. Em poucas semanas você recebe uma visão clara do cenário, uma arquitetura-alvo e um roadmap priorizado, e decide o próximo passo.

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