Cada área com a sua verdade
O faturamento do comercial não bate com o do financeiro, e a reunião começa discutindo o número.
DADOS
ETL, ELT e engenharia de dados
Pipelines que extraem, limpam e unificam os dados de todos os sistemas em uma base confiável.
Sem uma base única, cada área tem a sua verdade. Construímos pipelines que extraem dados de ERP, CRM, e-commerce, planilhas e APIs, aplicam regras de qualidade e carregam em um data warehouse modelado para análise. A partir dele nascem os dashboards, os modelos de IA e a governança que a empresa precisa.
OS PROBLEMAS QUE RESOLVEMOS
O que costuma estar por trás
de quem nos procura.
Consolidação manual e lenta
Alguém exporta, cola e concilia todo mês, e o dado chega velho e sujeito a erro.
Base sem qualidade nem histórico
Cadastros duplicados, campos livres e sem histórico de mudanças impedem qualquer análise séria.
O QUE CONSTRUÍMOS
Escopo típico
deste tipo de projeto.
Ingestão de múltiplas fontes
Conectores para bancos, APIs, arquivos, planilhas e sistemas legados, com cargas incrementais ou em tempo quase real.
Modelagem dimensional
Camadas bruta, tratada e analítica; tabelas fato e dimensão, com histórico de mudanças (SCD) e definições de métrica únicas.
Qualidade e observabilidade
Testes automáticos de dados, alertas de falha e de anomalia e linhagem para saber de onde veio cada número.
Governança e LGPD
Catálogo de dados, controle de acesso por perfil, mascaramento de dados pessoais e registro de acesso.
Tecnologias, integrações e entregas
Tecnologias
Integrações comuns
- ERPs e CRMs
- E-commerce e marketplaces
- Google Analytics e plataformas de anúncio
- Planilhas, APIs e bancos legados
O que você recebe
- Inventário de fontes e dicionário de métricas
- Data warehouse modelado e documentado
- Pipelines agendados com monitoramento
- Testes de qualidade e runbook de operação
Prazo de referência
A primeira camada analítica com 2 a 3 fontes e os indicadores prioritários costuma entrar em produção em 4 a 8 semanas; novas fontes entram em ciclos curtos.
Referência para planejamento. O prazo e o investimento reais são definidos na proposta, depois do diagnóstico gratuito.DÚVIDAS SOBRE ESTE TIPO DE PROJETO
Perguntas e respostas diretas
ETL ou ELT: qual usar?
No ETL, a transformação ocorre antes da carga; no ELT, dentro do banco analítico depois dela. Hoje o ELT costuma ser mais flexível e barato em bancos modernos. Escolhemos conforme volume, custo e a natureza das regras.
Preciso de um data lake ou um data warehouse?
Para a maioria das empresas médias, um warehouse bem modelado resolve. Data lake faz sentido com grande volume de dados brutos, arquivos e casos de ciência de dados. Podemos combinar os dois em camadas.
Quanto dos meus dados vai para a nuvem?
Depende da sua política. Suportamos nuvem, ambiente próprio ou híbrido, com criptografia e controle de acesso, em conformidade com a LGPD.
TAMBÉM PODE INTERESSAR
Soluções relacionadas
Dados
BI e dashboards
Indicadores que se atualizam sozinhos. A reunião começa pela decisão, não pela planilha.
Ver detalhesDados
Integração de sistemas e APIs
ERP, CRM, e-commerce, marketplaces, bancos e sistemas internos trocando dados sem digitação.
Ver detalhesIA
Agentes de IA
IA que não só responde, mas executa: consulta sistemas, preenche cadastros e dispara ações.
Ver detalhesDIAGNÓSTICO GRATUITO
Em 30 minutos você sai
com um caminho claro.
Quatro passos rápidos, cerca de 2 minutos. Quanto mais contexto, mais objetiva é a nossa primeira conversa.
- Resposta em até 1 dia útilUm especialista (não um robô) lê o seu desafio.
- Conversa de diagnósticoAté 30 minutos, online, sem custo e sem compromisso. Assinamos NDA se você preferir.
- Caminho recomendadoPrioridades, abordagem técnica e faixa de investimento.