O que é Data Engineering?
Data Engineering é a disciplina que projeta, constrói e mantém a infraestrutura necessária para coletar, armazenar, processar e disponibilizar dados de forma confiável e escalável. É o alicerce sobre o qual todas as iniciativas de IA são construídas.
Por que Data Engineering é crítico para IA?
A qualidade das suas iniciativas de IA está diretamente ligada à qualidade dos seus dados. Sem uma fundação sólida de dados:
- Modelos de ML produzem resultados inconsistentes
- Projetos de IA falham por falta de dados adequados
- Análises levam semanas em vez de horas
- Decisões são tomadas com informações incompletas
Não existe IA de qualidade sem dados de qualidade.
Os pilares do nosso trabalho
1. Arquitetura de Dados Moderna
Projetamos arquiteturas que equilibram:
- Flexibilidade para acomodar novos casos de uso
- Performance para processamento em escala
- Custo otimizado para seu volume e padrão de uso
- Segurança e conformidade com regulamentações
Trabalhamos com padrões modernos como Data Lakehouse, que combina o melhor dos data lakes (flexibilidade, custo) com data warehouses (performance, governança).
2. Pipelines de Dados
Construímos pipelines que:
- Ingerem dados de múltiplas fontes (APIs, bancos, arquivos, streaming)
- Transformam dados brutos em informações úteis
- Validam qualidade em cada etapa
- Orquestram dependências complexas
- Monitoram execução e alertam sobre anomalias
3. Integrações
Conectamos seus sistemas de forma robusta:
- ERPs (SAP, Oracle, TOTVS)
- CRMs (Salesforce, HubSpot)
- Plataformas de e-commerce
- Sistemas legados
- APIs de terceiros
- Fontes de dados externos
4. Governança de Dados
Implementamos práticas de governança que garantem:
- Catalogação — saiba que dados você tem e onde estão
- Linhagem — rastreie a origem de cada dado
- Qualidade — métricas e alertas sobre a saúde dos dados
- Acesso — controle granular de permissões
- Compliance — conformidade com LGPD e outras regulamentações
Stack tecnológico
Trabalhamos com as principais tecnologias de dados do mercado:
Cloud
- AWS (S3, Redshift, Glue, Athena)
- Google Cloud (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage)
- Azure (Synapse, Data Factory, Blob Storage)
Processamento
- Apache Spark para processamento em escala
- dbt para transformações SQL
- Apache Airflow para orquestração
- Kafka/Kinesis para streaming
Armazenamento
- Data Lakes com Delta Lake ou Apache Iceberg
- Data Warehouses cloud-native
- Bancos vetoriais para aplicações de IA
Qualidade e Observabilidade
- Great Expectations para validação
- Monte Carlo, Elementary para observabilidade
- Dashboards customizados
Casos de uso típicos
Unificação de dados de vendas
Integração de dados de e-commerce, ERP, CRM e marketing para criar visão 360° do cliente e habilitar análises avançadas.
Plataforma de analytics self-service
Infraestrutura que permite às áreas de negócio acessarem dados de forma autônoma, com governança e performance adequadas.
Preparação para IA
Construção de feature stores e pipelines de dados otimizados para alimentar modelos de machine learning em produção.
Migração para cloud
Modernização de infraestrutura de dados legada para plataformas cloud, com ganhos de escalabilidade e redução de custos.
Data mesh
Implementação de arquitetura descentralizada onde cada domínio é responsável por seus dados, com padrões e governança central.
Nossa metodologia
Assessment (2-4 semanas)
- Mapeamento da arquitetura atual
- Entrevistas com stakeholders
- Análise de gaps e oportunidades
- Definição do estado futuro
- Roadmap priorizado
Design (2-4 semanas)
- Arquitetura técnica detalhada
- Modelagem de dados
- Especificação de pipelines
- Plano de governança
- Estimativas refinadas
Build (8-16 semanas)
- Implementação incremental
- Sprints de 2 semanas
- Entregas contínuas de valor
- Documentação técnica
- Testes automatizados
Operate (contínuo)
- Monitoramento 24/7
- Otimização de performance
- Evolução da plataforma
- Suporte técnico
- Transferência de conhecimento
Resultados esperados
- Tempo de acesso a dados reduzido de dias para minutos
- Qualidade de dados medida e monitorada continuamente
- Custos de infraestrutura otimizados (típico: 30-50% de redução)
- Autonomia das áreas para criar análises sem depender de TI
- Fundação sólida para iniciativas de IA e machine learning