O Desafio
Dados são o novo petróleo, mas muitas empresas falham em extrair valor deles:
Silos de dados
Departamentos isolados impedindo visão unificada
Pipelines lentos
ETLs que quebram e demoram horas ou dias
Qualidade duvidosa
Dados que minam a confiança em decisões
Dívida técnica ETL
Anos de scripts não documentados
Incapacidade de escalar
Volumes crescentes sem infraestrutura
Gap dados-AI
ML não consegue acessar dados necessários
Modelo de Maturidade de Dados
Níveis de Maturidade em Dados
Dados dispersos sem gestão
- •Planilhas isoladas
- •ETL manual
- •Sem documentação
- •Qualidade desconhecida
Data warehouse básico
- •DW tradicional
- •ETL batch
- •Relatórios básicos
- •Algumas métricas
Modern Data Stack
- •Data Lake/Lakehouse
- •dbt transformations
- •Data catalog
- •Quality checks
- •Lineage básico
Data Mesh e ML
- •Data Mesh
- •Real-time streaming
- •Feature store
- •MLOps
- •Self-service analytics
Dados como ativo estratégico
- •Data Products
- •AI/ML em produção
- •Governança automatizada
- •Monetização de dados
- •GenAI infrastructure
Nossa Abordagem
Arquitetura Data Mesh
Implementamos Data Mesh para escalar além dos gargalos de times centralizados:
Propriedade de Domínio
Times de negócio são donos de seus data products
Dados como Produto
Datasets com SLAs e documentação
Infra Self-Service
Plataforma que permite autonomia
Governança Federada
Standards globais, implementação local
Modern Data Stack
Arquitetura Lakehouse
Data Ingestion
Kafka, Debezium CDC, APIs, Files
Lakehouse
Delta Lake, Iceberg em S3/ADLS/GCS
dbt + Spark
Transformações SQL versionadas e testadas
Analytics & ML
Athena, Databricks, Feature Stores
Streaming & Real-Time
Para cenários críticos de baixa latência:
| Tecnologia | Uso | Latência |
|---|---|---|
| Kafka/Confluent | Event streaming | ms |
| Flink | Stream processing | ms-s |
| Spark Streaming | Micro-batch | segundos |
| Debezium | CDC | ms |
Casos de Uso:
- Dashboards real-time de KPIs
- Detecção de fraude em tempo real
- Recomendações sub-segundo
- IoT data ingestion em escala
MLOps & GenAI
Experiment Tracking
MLflow, Weights & Biases
Feature Store
Feast, Tecton para reutilização
Model Serving
SageMaker, Vertex AI, KServe
Model Monitoring
Drift detection, A/B testing
Vector DBs
Pinecone, Weaviate, pgvector
RAG Architecture
LLM + Retrieval para GenAI
Bancos Mission-Critical
Profundidade técnica em Oracle, DB2, SQL Server para performance tuning, HA e migração.
Governança & Compliance
- Data Catalog: Alation, Collibra, AWS Glue Data Catalog
- Data Lineage: End-to-end automatizado
- Data Quality: Profiling e monitoring contínuo
- LGPD/GDPR: Classificação, consent management, right to be forgotten
Certificações
Modern Data Stack:
- AWS Certified Data Engineer
- Databricks Certified Data Engineer Professional
- Google Cloud Professional Data Engineer
Enterprise:
- Oracle Certified Professional (OCP)
- IBM Certified Database Administrator – DB2
- Confluent Certified Developer for Apache Kafka
Resultados
500M+ eventos/dia
Pipelines streaming sub-segundo
-90% tempo ETL
Migração para Spark/dbt
-70% storage
Lifecycle policies e formatos otimizados
Semanas → Minutos
Time-to-insight com self-service
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