Arquitetura de dados, lakehouses e pipelines em tempo real
Fundações de dados que alimentam análises e IA com dados atuais e confiáveis
A IA só é tão boa quanto os dados que a sustentam
A maioria das instituições mantém os dados em silos: tabelas de ERP, sistemas centrais, planilhas e documentos que ninguém conectou. Os relatórios chegam atrasados, os números divergem e cada novo projeto começa copiando os dados outra vez.
Modelos de linguagem e agentes tornam essa lacuna mais cara. Eles precisam de dados atuais, documentos não estruturados e regras de acesso claras, entregues com rapidez suficiente para agir. Um banco de dados lento ou frágil por baixo coloca tudo isso em risco.
O que você obtém
Dados à medida que acontecem
Dados que chegam à medida que os eventos ocorrem, não em um lote noturno.
Uma plataforma governada
Um lakehouse governado de que análises, relatórios e IA leem.
Dados prontos para IA
Dados estruturados e não estruturados preparados para recuperação, vetores e grafos de conhecimento.
Bancos de dados recuperáveis
Bancos de dados que permanecem rápidos e disponíveis, com recuperação comprovada antes de ser necessária.
O que entregamos
Pipelines de ETL, ELT e dados não estruturados para IA
Pipelines que extraem, carregam e transformam dados dos seus sistemas e convertem documentos, e-mails e digitalizações em texto e metadados que os modelos podem usar.
Fluxo de eventos em tempo real
Ingestão de alto volume com Apache Kafka e Apache Flink, para que pedidos, pagamentos e leituras de sensores cheguem às análises e aos agentes conforme acontecem.
Data warehouses e lakehouses
Data warehouses e lakehouses em nuvem, híbridos e no local, sobre Snowflake, Databricks e Apache Iceberg, projetados em torno de como as suas equipes consultam os dados.
Bancos de dados vetoriais, grafos de conhecimento e camadas semânticas
Repositórios vetoriais, grafos de conhecimento e uma camada semântica compartilhada, para que todo relatório e todo modelo usem as mesmas definições e relações.
Projeto e desempenho de bancos de dados
Bancos de dados relacionais e de documentos projetados a partir de como os seus aplicativos leem e escrevem, com consultas lentas identificadas e corrigidas por planos, índices e configuração.
Verificação de saúde do banco de dados
Uma revisão de configuração, desempenho, segurança, backups e capacidade, com cada achado classificado por risco e esforço.
Alta disponibilidade, backup, recuperação e migração
Replicação e failover dimensionados para as suas metas de recuperação, backups criptografados restaurados periodicamente e migrações ensaiadas com dados conciliados antes e depois.
Acesso, criptografia e auditoria
Funções de menor privilégio, criptografia em repouso e em trânsito e registros de quem leu ou alterou dados sensíveis.
Monitoramento de bancos de dados e manuais de operação
Alertas de capacidade, atraso de replicação, consultas lentas e tarefas com falha, manutenção de rotina e um manual para cada procedimento.
Como funciona
Mapear as fontes
Revisamos seus sistemas, bancos de dados, volumes e relatórios, e acordamos quais perguntas e modelos a plataforma deve atender primeiro.
Projetar o destino
Projetamos o lakehouse, a camada de fluxo, os modelos de dados e as metas de recuperação, e registramos cada decisão com seu motivo.
Construir em incrementos
Trazemos as fontes de um domínio de cada vez, com verificações de qualidade e linhagem, para que dados úteis cheguem cedo.
Migrar e conciliar
Movemos relatórios e bancos de dados legados em etapas ensaiadas, conciliando contagens e totais antes de desligar qualquer sistema antigo.
Operar e transferir
Monitoramos pipelines e bancos de dados, comprovamos failover e restaurações, e operamos a plataforma ou a transferimos para a sua equipe com manuais de operação.
Tecnologias e padrões
A fundação de dados moderna roda sobre Snowflake, Databricks e Apache Iceberg, com fluxo em Apache Kafka e Flink e GraphRAG com reconhecimento de permissões por cima. Regras de acesso no nível de linha e de função são aplicadas antes de qualquer modelo ler os dados.
- Linguagens
- SQL
- Dados e análises
- Apache Kafka
- Snowflake
- Databricks
- Apache Spark
- Apache Airflow
- dbt
- BigQuery
- Amazon Redshift
- Bancos de dados
- pgvector
- Elasticsearch
- Métodos e práticas
- Pipelines de ETL e ELT
- Fluxo de eventos em tempo real
- Bancos de dados vetoriais
- Grafos de conhecimento
Como começar
Clientes com escopo claro vão direto para uma proposta. Quando fontes, esquemas ou volumes ainda não estão mapeados, começamos com uma auditoria de dados no âmbito do Blueprint Studio.
O que acontece a seguir
Sessão de pré-consultoria
Uma sessão on-line gratuita de pré-consultoria de 30 minutos: analisamos os seus objetivos, sistemas e restrições.
Avaliação de prontidão
Em uma avaliação de prontidão gratuita de 48 horas, um arquiteto principal verifica o seu projeto com a Definição de Prontidão em 6 pontos e recomenda a trilha adequada.
Escolha da trilha
Projetos com escopo pronto recebem uma proposta vinculante em 3 a 5 dias úteis. Projetos em estágio de conceito começam no Blueprint Studio. Um sistema em produção com falhas, não documentado ou que precisa de integração começa com um diagnóstico de 1 a 2 semanas. O Blueprint Studio e o diagnóstico têm cada um uma taxa fixa, cotada na proposta.
Entrega em cinco etapas
Mobilização, sprints com demonstrações ao vivo, integração e fortalecimento, aceitação e entrada em produção e, depois, serviços gerenciados. Após a entrada em produção vem um período de garantia e, depois, suporte e manutenção opcionais.
Equipes de produto nativas de IA
Pods gerenciados e multifuncionais de engenheiros seniores, equipados com harnesses de programação agêntica e de QA.
Projetos com resultado fixo e serviços gerenciados 24 horas por dia
Entrega com escopo fixo e orientada a marcos, com líderes de entrega nomeados, e serviços gerenciados de aplicação 24 horas por dia sob governança de SLA.
Perguntas e respostas
Como começa um trabalho de banco de dados com vocês?
Normalmente com uma verificação de saúde. Revisamos configuração, desempenho, segurança, backups e capacidade, e entregamos uma lista escrita de achados classificados por risco e esforço. Você então decide o que corrigimos, migramos ou operamos, e em que ordem. Se a necessidade já estiver clara, como uma migração planejada, começamos pelo projeto dela.
Qual plataforma de dados devemos usar?
Depende dos seus dados, das suas competências, de onde os dados precisam ficar e de como você vai consultá-los. Comparamos Snowflake, Databricks e um lakehouse aberto em Apache Iceberg com as suas cargas de trabalho e regras de residência, e recomendamos a opção mais simples que atenda.
Precisamos de dados em tempo real?
Apenas onde uma decisão depende deles, como verificações de fraude, níveis de estoque ou ações de agentes. Transmitimos esses eventos com Kafka e Flink e mantemos cargas em lote onde números diários bastam, porque o lote custa menos para operar.
Vocês conseguem extrair dados do nosso ERP sem deixá-lo lento?
Sim. Lemos alterações pelas interfaces suportadas do ERP ou pelos logs do seu banco de dados, em vez de consultas pesadas, e agendamos cargas em massa fora dos horários de pico. Medimos a carga no ERP antes e depois.
Como vocês garantem que os números estão certos?
Cada pipeline tem verificações de qualidade sobre volumes, chaves, totais e atualidade, e as falhas impedem que dados ruins cheguem aos relatórios. Conciliamos os números principais com os seus sistemas de origem junto aos responsáveis de finanças e operações.
Quanta indisponibilidade e perda de dados devemos planejar?
É uma decisão de negócio, tomada como duas metas. O objetivo de ponto de recuperação é quanto dado recente você poderia perder. O objetivo de tempo de recuperação é quanto tempo um sistema pode ficar indisponível. Projetamos replicação, failover e backups para atendê-los e depois os testamos.
Como vocês migram um banco de dados sem perder dados nem parar o negócio?
Ensaiamos cada migração em uma cópia protegida e conciliamos contagens de linhas e checksums entre origem e destino. Para sistemas que não podem parar, mantemos os dois em sincronia e fazemos a troca em uma janela curta e planejada, com uma reversão testada à disposição.
Com que tipos de banco de dados vocês trabalham?
Bancos de dados relacionais e bancos de documentos, chave-valor e busca, nos seus próprios servidores ou como serviços gerenciados de nuvem. No início confirmamos os motores e versões que você usa e alocamos engenheiros que os conhecem. Se você estiver escolhendo um novo banco de dados ou serviço gerenciado, primeiro comparamos as opções com a sua carga de trabalho, competências, licenças e custos operacionais.
Quem é dono da plataforma e dos pipelines?
Você. O código, os modelos de dados, os pipelines e a documentação que produzimos para você são seus após o pagamento de cada marco, e os seus dados permanecem seus durante todo o processo.
Nosso banco de dados está lento. Por onde vocês começam?
Por medição, não por suposições. Capturamos as consultas mais lentas e mais frequentes, lemos seus planos de execução e verificamos esperas, bloqueios, memória e armazenamento. Índices, mudanças de consulta e configuração costumam ajudar mais do que hardware novo, e custam muito menos. Corrigimos as maiores causas primeiro e medimos cada mudança em relação a uma linha de base.
Vocês conseguem assumir a administração diária dos bancos de dados?
Sim. Podemos monitorar, aplicar correções, fazer backup e ajustar os seus bancos de dados sob um contrato de suporte, com metas de resposta e relatórios acordados por escrito. Se você preferir operá-los por conta própria, documentamos cada procedimento e treinamos a sua equipe antes da transferência. Também é possível dividir o trabalho, mantendo as tarefas de rotina internamente e nos acionando para atualizações, migrações e incidentes.
Como vocês tratam o acesso a dados de produção?
Cada engenheiro tem uma conta nominal com apenas as permissões de que a tarefa precisa, concedidas pelo tempo do trabalho e registradas. Trabalhamos com dados mascarados ou de amostra sempre que possível. As credenciais ficam no seu cofre de segredos, e toda mudança em produção segue o seu processo de mudança, com uma reversão pronta.
O que determina o custo do trabalho com bancos de dados?
O número e o tamanho dos bancos de dados, sua criticidade, os motores e versões envolvidos e o estado da documentação e dos backups. Migrações acrescentam esforço de validação, ensaios e coordenação com as equipes de aplicação. A administração contínua depende das horas de cobertura e dos tempos de resposta de que você precisa.
Comece com uma conversa, não com um contrato.
Conte o que você precisa construir, conectar ou proteger. Um arquiteto analisa com você e recomenda por onde começar.
O que acontece a seguir
Definição do horário
Nossa equipe envia um e-mail para combinar o horário da sessão.
Sessão de pré-consultoria
Uma sessão on-line gratuita de pré-consultoria de 30 minutos: analisamos os seus objetivos, sistemas e restrições.
Avaliação de prontidão
Em uma avaliação de prontidão gratuita de 48 horas, um arquiteto principal verifica o seu projeto com a Definição de Prontidão em 6 pontos e recomenda a trilha adequada.
Escolha da trilha
Projetos com escopo pronto recebem uma proposta vinculante em 3 a 5 dias úteis. Projetos em estágio de conceito começam no Blueprint Studio. Um sistema em produção com falhas, não documentado ou que precisa de integração começa com um diagnóstico de 1 a 2 semanas. O Blueprint Studio e o diagnóstico têm cada um uma taxa fixa, cotada na proposta.