Coleta (ingestão)
Conectamos suas fontes (ERP, bancos, planilhas, APIs, sensores) e trazemos os dados de forma automática.
Dados & Inteligência
Engenharia de Dados
Antes de gerar gráficos e insights, é preciso uma base bem construída. Projetamos e implementamos toda a fundação de dados da sua empresa, coleta, integração, tratamento e armazenamento, criando pipelines confiáveis que entregam o dado certo, no lugar certo, na hora certa.
As dores que resolvemos
Seus dados estão trabalhando contra você?
Quando a informação está espalhada e bagunçada, decidir vira adivinhação. A engenharia de dados arruma essa base, para você confiar em cada número.
- Dados espalhados em vários sistemas (ERP, planilhas, sistemas antigos) que não conversam entre si
- Relatórios que não batem porque cada área tem a "sua versão" do número
- Integrações manuais que quebram toda hora e tomam o tempo do time
- Demora para ter o dado, e quando chega já está desatualizado
- Sem uma base confiável, não dá para confiar no BI nem usar IA
Como funciona
Do dado bruto à decisão
Construímos um caminho automático que leva o dado da origem até quem decide.
Tratamento
Limpamos, padronizamos e cruzamos os dados (ETL/ELT) para virarem uma informação confiável.
Armazenamento
Guardamos tudo em um Data Lake e/ou Data Warehouse, organizado, seguro e pronto para uso.
Consumo
Os dados alimentam dashboards de BI, relatórios e modelos de inteligência artificial.
Sem jargão
Data Lake e Data Warehouse, de forma simples
Dois jeitos de guardar dados. A diferença é fácil de entender com uma analogia.
Data Lake (lago de dados)
Imagine um grande reservatório onde você joga todo tipo de dado, do jeito que ele vem: planilhas, fotos, vídeos, textos, registros de máquina. Não precisa organizar antes, guarda tudo, é barato e cabe um volume enorme.
É como um depósito: cabe tudo, e você organiza na hora de usar.
Data Warehouse (armazém)
Agora imagine um armário todo etiquetado e arrumado, com tudo no lugar certo. Os dados já chegam tratados e organizados, prontos para consultar rápido e gerar relatório na hora.
É como uma estante organizada: cada coisa etiquetada, fácil de achar.
Na prática, usamos os dois juntos: o lago guarda tudo (barato e flexível) e o armazém entrega o dado pronto para o BI. Quando unimos os dois numa só arquitetura, chamamos de Lakehouse.
Mergulhando mais fundo
A camada técnica
Para quem quer entender o que roda por baixo.
Lake: schema-on-read
Armazenamento de objetos (S3, ADLS Gen2) com formatos abertos como Parquet e Delta. Você guarda o dado bruto e define o schema só na hora de ler, máxima flexibilidade e baixo custo.
Warehouse: schema-on-write
Banco colunar otimizado para SQL analítico (Synapse, Redshift, BigQuery, Snowflake). O dado entra já modelado e indexado, consultas rápidas e consistentes para BI.
ETL vs ELT
ETL: transforma antes de carregar. ELT: carrega o bruto e transforma dentro da plataforma (mais comum no Lakehouse, usando o poder do Spark/SQL).
Arquitetura Lakehouse · camadas Medallion
A cada camada o dado fica mais confiável, do bruto (Bronze) ao pronto para decisão (Gold).
Onde construímos
Plataformas que dominamos
Escolhemos a stack certa para a sua realidade, da nuvem que você já usa ao Lakehouse moderno.
A nuvem da Microsoft, integrada ao ecossistema que sua empresa já usa.
- Azure Data Factory (ingestão)
- Data Lake Storage (ADLS Gen2)
- Synapse Analytics
- Microsoft Fabric
A plataforma de Lakehouse, unindo a flexibilidade do lake com a governança do warehouse.
- Lakehouse + Delta Lake
- Apache Spark (processamento)
- Camadas Bronze / Silver / Gold
- Unity Catalog (governança)
A nuvem da Amazon, robusta e escalável para qualquer volume de dados.
- Amazon S3 (Data Lake)
- AWS Glue (ETL)
- Amazon Redshift (Warehouse)
- Amazon Athena (consultas)
Pronto para ter uma base de dados confiável?
Conte como estão seus dados hoje e desenhamos juntos a arquitetura certa para o seu negócio.
