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Análise, prática, opinião.
Textos sobre o que estamos vendo na prática em projetos de Salesforce, Dados e IA.
Customer Data Platform virou commodity — o que sobrou
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Salesforce ROI — a matriz que vendedor de licença não mostra
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Vector database não é obrigatório em RAG — quando o índice clássico ganha
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Multi-cloud: mito ou estratégia — critério honesto pra decidir
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Migração Pardot para Marketing Cloud Engagement: o que o projeto não revela
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CRM, dados e IA não são projetos separados — são uma engrenagem
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Power BI vs Tableau vs Looker vs Metabase — matriz por porte
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Salesforce em 6 semanas: o que cabe de verdade num MVP
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RAG não é a resposta — 6 padrões em que fine-tuning ganha
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Tendências de data management 2026: 5 que mudam, 3 que não
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Lakehouse não é silver bullet: quando warehouse simples ainda ganha
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FinOps de IA: como cobrar inferência de LLM do cliente interno sem brigar com a TI
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Quando NÃO usar Salesforce: 4 cenários em que o custo de licença supera o ROI
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Observabilidade de dados: detectar falhas antes do stakeholder
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Quando um agente é a resposta — e quando ele é fuga de problema mal modelado
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Data Cloud não é mais CDP — é o nervo central do Salesforce
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Modern Data Stack em 2026: o que sobreviveu, o que morreu, o que virou commodity
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Tableau como linguagem executiva: matando o dashboard de vaidade
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Salesforce Partner Program: o que o cliente nunca te conta
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Databricks vs Snowflake vs BigQuery: lock-in, custos de saída e o que o parceiro oficial não fala
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IA para RH: caso prático do agente de triagem interna
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Análise de churn: o erro de definir "perda" antes da estratégia
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Multi-agent em produção: o que aprendemos rodando 5 agentes por 90 dias
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Salesforce Industries (Vlocity): vale a pena para empresas brasileiras de médio porte?
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Open source vs proprietary LLMs: critérios honestos pra escolher sem ideologia
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Modelagem dimensional ainda vale em 2026? Sim — defesa contra o lakehouse-pra-tudo
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CPQ em SaaS B2B: a diferença entre cotação e proposta de fato
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IA generativa para vendas: além do "ChatGPT de respostas" — onde gera receita
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Engenharia de prompts pra analytics: o pipeline esquecido entre dado e relatório
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Marketing Cloud + Data Cloud: a stack que devia ter nascido junta
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Privacidade de dados em LLMs: a checklist de governança que falta no piloto
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Data Catalog que ninguém usa: sintoma do problema real (não é a ferramenta)
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Sandbox strategy: como evitar "a última sandbox foi há 4 meses"
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Custos reais de inferência: como evitar surpresa de US$ no fim do mês
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Self-service BI: por que cada departamento tem seu "rascunho final"
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Integração Salesforce ↔ ERP: por que projetos travam no contrato, não na arquitetura
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Multi-agent systems: quando vale orquestrar versus consolidar tudo num agente
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Métricas de produto: por que north star vira "north dust" em 6 meses
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Salesforce Flow vs Apex: quando código vale mais que clique
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Vector databases comparados: Pinecone, Weaviate, pgvector — quando cada um faz sentido
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Data contracts: o jeito menos doloroso de não quebrar produção
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Agentforce em atendimento humano: o que automatizar e o que NÃO
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Fine-tuning vs RAG vs prompt engineering: como decidir sem queimar caixa
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Snowflake vs BigQuery vs Databricks: comparação honesta pra médio porte
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Customer 360 vs CDP: diferenças que mudam o roadmap de dados
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Avaliação de agentes: a métrica que ninguém quer publicar
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ELT vs ETL: por que a moda mudou e o que importa de fato
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Service Cloud: SLA não é decoração — medir capacidade antes de prometer
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LLM como agente interno: três casos onde funciona, dois onde fracassa
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dbt na prática: o pulo do gato é a documentação, não o modelo
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Sales Cloud: cinco antipadrões que separam rollout caro de rollout que rende
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RAG na prática: a recuperação é o gargalo, não o LLM
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Dado limpo é um mito: convivendo com qualidade imperfeita
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Mapear processos antes do Salesforce: o checklist que economiza meses
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