Engenharia e arquitetura de dados

Engenharia e arquitetura de dados que aguenta o crescimento.

Pipelines confiáveis, modelagem clara e uma plataforma que o time entende. Sem dívida técnica escondida e sem caixa-preta.

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Diagnóstico gratuito de 30 minutos. Sem compromisso.

Sinais de que está na hora de arrumar a base

Cada área tem o seu número, e nenhum bate com o do outro.
Pipelines quebram sem ninguém perceber, e o time descobre pelo cliente.
Conectar uma nova fonte de dados leva semanas.
O data warehouse virou um depósito sem dono e sem documentação.
O custo de processar dados sobe todo mês, sem ganho equivalente.

Engenharia e arquitetura de dados

O que entra em Engenharia de dados

Arquitetura de dados

Desenho da plataforma (warehouse, lakehouse ou híbrido) pensado para o seu estágio e para o que vem pela frente.

Pipelines de ingestão e transformação

Dados de produto, CRM, financeiro e de terceiros chegando de forma automática, versionada e testada.

Modelagem e camada analítica

Tabelas e métricas padronizadas, com uma definição única para cada indicador.

Qualidade, observabilidade e governança

Testes, alertas e catálogo para saber que algo quebrou antes do usuário. Acesso e privacidade alinhados à LGPD.

Modernização e migração

Tirar dado de planilha, sistema legado ou stack improvisada e levar para uma base moderna, sem parar a operação.

Engenharia e arquitetura de dados

Como funciona a Engenharia de dados

Mapear
Fontes, consumidores e dores atuais. Entendemos o que existe antes de propor qualquer coisa.
Desenhar
Arquitetura alvo e plano de migração, com prioridades e escopo combinados por escrito.
Construir
Entregas curtas e visíveis. Cada etapa funciona sozinha e você acompanha o andamento.
Passar o bastão
Documentação e handover para o seu time seguir sem depender da gente.

Perguntas frequentes

Engenharia e arquitetura de dados: o que costumam perguntar.

O que faz uma consultoria de engenharia de dados?

Projeta e constrói a base que leva dados das suas fontes até quem decide: coleta, transformação, armazenamento, qualidade e acesso. Na prática, são pipelines, modelagem, plataforma e as regras que mantêm tudo confiável.

Qual a diferença entre data warehouse e lakehouse?

O data warehouse guarda dados estruturados e organizados para análise. O lakehouse combina o armazenamento flexível de um data lake com a organização de um warehouse, e atende também dados semiestruturados e casos de ciência de dados. A escolha depende do volume, do tipo de dado e do time que vai operar.

Preciso de engenharia de dados se ainda sou uma startup pequena?

Nem sempre uma plataforma completa. No início, o mais importante é uma base simples, barata e organizada, que não precise ser refeita quando a empresa crescer. É isso que a gente desenha.

Vocês assumem a operação depois da entrega?

Entregamos tudo documentado para o seu time seguir sozinho. Se preferir reforço contínuo, dá para combinar com a alocação de profissionais (squad sob demanda).

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