Dados, analytics e IA
Os dados existem, mas estão dispersos, inconsistentes e sem dono. Por isso as análises e os modelos de IA não inspiram confiança.
Uma arquitetura de dados definida por requisitos e custo cria a base confiável para BI e para IA.
Desafios que vemos nas organizações
- Informação dispersa em sistemas e planilhas, com números diferentes para a mesma pergunta.
- Qualidade dos dados desconhecida e sem responsável.
- Dificuldade de saber de onde vem cada dado e quem pode usá-lo.
- Projetos de IA sem dados preparados e sem critério de custo.
- Arquitetura escolhida pela moda da ferramenta, não pelo requisito.
O que fazemos e o que não fazemos
O que fazemos
- Estratégia de dados e modelo operacional.
- Ingestão em lote e em tempo real.
- Arquitetura lakehouse em camadas (Medallion: Bronze, Silver e Gold).
- Qualidade de dados, catálogo e linhagem.
- Gestão de dados mestres (MDM).
- Segurança e observabilidade da plataforma de dados.
- BI, analytics e aplicações de IA sobre dados governados.
O que não fazemos
- Indicar uma ferramenta como a única solução possível.
- Construir uma plataforma maior do que a necessidade e o orçamento justificam.
- Iniciar projetos de IA sobre dados sem a qualidade mínima.
Arquitetura de referência
Cada bloco entra conforme o requisito e o custo, não por padrão. Nem toda organização precisa de todos eles.
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Estratégia e operating model
Quais decisões dependem de dados, quem é dono de cada domínio e como o time se organiza.
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Ingestão
Entrada de dados em lote e em tempo real, conforme a necessidade de atualização de cada caso.
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Lakehouse e camadas Medallion
Bronze guarda o dado bruto, Silver o dado limpo e conformado, Gold o dado pronto para uso.
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Qualidade, catálogo e linhagem
Regras de qualidade, descrição dos dados e o rastro de onde cada um vem e para onde vai.
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Dados mestres (MDM)
Uma versão única e confiável dos cadastros-chave, como clientes, produtos e fornecedores.
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Segurança e observabilidade
Controle de acesso, proteção de dados pessoais e monitoramento da saúde dos pipelines.
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BI, analytics e IA
Consumo dos dados governados em relatórios, análises e modelos.
Como trabalhamos
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Entender requisitos
Levantamos as decisões que dependem de dados, as fontes e as restrições de custo e de risco.
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Desenhar a arquitetura-alvo
Definimos os blocos necessários, os padrões e os critérios para escolher tecnologia.
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Construir por domínio de valor
Começamos pelo domínio mais urgente e entregamos em ciclos curtos.
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Governar e evoluir
Acompanhamos qualidade, acessos e custos, e revisamos a arquitetura quando a necessidade muda.
O que você recebe
- Estratégia de dados e modelo operacional.
- Arquitetura-alvo e roteiro de implementação.
- Modelo das camadas de dados e padrões de qualidade.
- Catálogo inicial, com responsável por domínio.
- Pipelines priorizados e painéis de BI.
- Critérios de custo e de seleção de ferramentas.
Padrões e referências
- Arquitetura lakehouse e camadas Medallion
- Formatos e padrões abertos de dados
- Catálogo e linhagem de dados
- Gestão de dados mestres (MDM)
- Referenciais de governança de dados
Referências de mercado usadas como base de trabalho. Citá-las não significa certificação nem parceria oficial.
Governança e indicadores de sucesso
- Parcela dos dados críticos com responsável definido.
- Taxa de aprovação nas regras de qualidade.
- Tempo para disponibilizar um novo conjunto de dados.
- Custo da plataforma por caso de uso.
- Adoção dos painéis pelas áreas.
Metas são definidas com você depois de medir a linha de base. Não prometemos resultado antes dessa medição.
Setores em que se aplica
- Saúde
- Serviços
- Logística
- Varejo e distribuição
Perguntas frequentes
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