Data Analytics & IA

A operação acontece em tempo real. A decisão passa a acompanhar.

Construímos a plataforma de dados e os modelos que rodam em produção sobre o histórico que a sua operação já registra.

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O que fazemos

Consolidamos o histórico da operação e colocamos em produção o modelo que decide sobre ele.

O dado da operação nasce em dezenas de lugares: sistemas transacionais, planilhas de acompanhamento, logs, sensores e arquivos que chegam por e-mail. Cada fonte tem o seu esquema, a sua granularidade e a sua definição do que é a mesma coisa. Quando alguém pergunta quanto foi o mês, três áreas respondem três números, e a conversa passa a ser sobre qual deles está certo.

Construímos a plataforma de dados que reúne essas fontes, com pipeline versionado, regra de qualidade aplicada na entrada e métrica definida uma única vez. Sobre essa base entram os painéis e indicadores que a operação usa todo dia, e os modelos de machine learning que preveem, classificam e priorizam. As fontes seguem sendo o registro oficial; o que construímos é a camada analítica acima delas.

Começamos sempre por uma decisão específica que hoje é tomada tarde ou no escuro: qual manutenção antecipar, qual pedido priorizar, qual cliente vai atrasar o pagamento. O escopo sai dessa decisão, e não do inventário de fontes disponíveis.

Frentes de trabalho

O que fazemos nessa frente

Cada frente pode ser independente, ou parte de um projeto maior.

  • Plataforma de dados e migração para nuvem

    Desenhamos e construímos a arquitetura na nuvem, em camadas que vão do dado bruto às tabelas de consumo. Quando já existe uma base legada, conduzimos a migração tratando primeiro o passivo, para que os problemas antigos não sejam reconstruídos no ambiente novo.

  • Pipelines de dados

    Automatizamos os processos de extração, transformação e carga que hoje dependem de planilha ou script manual, em lote ou em streaming. Cada execução é testada e orquestrada, e o time responsável é avisado quando uma carga falha.

  • Business Intelligence

    Construímos painéis interativos e indicadores atualizados em tempo real sobre a mesma base que alimenta os modelos, com consulta em linguagem natural para as perguntas que ficam fora do painel. O time de negócio passa a responder as próprias perguntas sem depender de pedido de extração.

  • Machine Learning e IA

    Construímos modelos preditivos, segmentação de clientes e aplicações de IA generativa sobre o histórico da operação: previsão de demanda, manutenção preditiva, detecção de fraude e risco de churn. Cada modelo é entregue integrado ao fluxo de trabalho em que a decisão acontece.

  • Governança e segurança de dados

    Aplicamos regras de validação, deduplicação e reconciliação entre fontes, com linhagem até a origem e catálogo com a definição de cada métrica. Controle de acesso, trilha de auditoria e observabilidade dos pipelines acompanham o dado em todas as camadas.

  • Quando o projeto também envolve construir software, o time de dados entra junto com a squad de desenvolvimento desde o começo, e a captura é desenhada com o produto em vez de remendada depois.

O fluxo de trabalho

Do negócio ao modelo, em quatro etapas.

  1. Discovery

    Mergulhamos na operação para mapear as dores, as fontes de dado disponíveis e onde o ganho aparece mais rápido. Sai daí a decisão que o trabalho vai atacar primeiro.

  2. Arquitetura

    Desenhamos a solução na nuvem, com as decisões de armazenamento, escala, segurança e governança tomadas antes de escrever o primeiro pipeline. É aqui que entram os requisitos de LGPD e de acesso a dado sensível.

  3. Engenharia

    Construímos os pipelines de extração, transformação e carga, e consolidamos as fontes na base que passa a ser a referência única da empresa. O dado bruto vira dado confiável, versionado e testado.

  4. Entrega

    Colocamos no ar o que a operação usa todos os dias: painel, indicador e modelo de machine learning rodando sobre a base construída. Cada entrega responde à decisão mapeada no discovery.

Fundamentos técnicos

A engenharia que leva o modelo à decisão.

Cases

O que já construímos assim

Energia e óleo e gás · Logística e operações industriais · Financeiro e fintech · Indústria · Biotecnologia e saúde

Comece por uma decisão, não por um data lake.

O primeiro passo é escolher uma decisão que hoje é tomada tarde ou no escuro.

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