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Pilar · Data & Analytics

Do dado bruto à decisão.

Engenharia de dados moderna, modelos preditivos e visualização. Agnóstico de cloud, com prática certificada em Tableau na camada de consumo.

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Stack moderna
Cloud-agnóstico
Self-service
BI desenhado pra decisão
20+
Anos de mercado dos sócios
100+
Projetos implementados com sucesso
Nossa visão

Dado vira valor quando alguém decide a partir dele. Tudo o que vem antes é caminho — não fim.

A indústria de dados gastou uma década vendendo o caminho como se fosse o destino. Warehouse, lake, lakehouse, catálogo, lineage, governança — peças importantes, mas inúteis se a única decisão tirada do conjunto é "vamos modernizar a stack no próximo trimestre".

Entregamos o pilar de dados ao contrário do mercado: começamos pela decisão que precisa acontecer e voltamos até o dado bruto. Modelo dimensional onde faz sentido, lakehouse onde economiza, dashboard só quando vai virar ação. Cloud-agnóstico — escolhemos a ferramenta certa para o problema, não para o portfólio.

A camada de consumo importa tanto quanto a base. Por isso temos prática certificada em Tableau — não como bandeira, mas como linguagem com a qual conseguimos traduzir modelo em decisão executiva. E somos honestos: BI bom é o que mata o próximo dashboard, não o que cria o vigésimo.

O que entregamos

Três frentes que cobrem da ingestão à decisão.

01

Engenharia de dados

Modern data stack desenhada para escalar sem virar dívida. Pipelines, modelagem, qualidade, documentação.

  • Cloud-agnóstico (Snowflake, BigQuery, Databricks)
  • dbt como espinha de modelagem
  • ELT moderno, sem ETL noturno frágil
  • Data contracts entre times
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Analytics avançado e insight

Modelos preditivos, segmentação, propensão. Estatística aplicada ao problema, não ao paper.

  • Previsão de demanda e séries temporais
  • Segmentação e propensão de compra/churn
  • Recomendação e ranking
  • Avaliação rigorosa antes de produção
03

Visualização e dashboards

Self-service BI desenhado para gerar decisão, não dashboard de vaidade. Cada vista ganha seu lugar.

  • Headline numérico antes de gráfico
  • Contexto comparativo de uma linha
  • Drill que termina em ação
  • Métrica de qualidade: decisões geradas
Como entregamos

Trilha 360 aplicada a Dados.

Cinco verbos. O mesmo método disciplina pipelines de dados, modelos preditivos e dashboards executivos.

01
Mapear
Decisão de negócio primeiro. Que dado precisa existir pra essa decisão acontecer?
02
Prototipar
Modelo mínimo, dashboard mínimo, hipótese mínima. Validar antes de generalizar.
03
Validar
A decisão saiu? O modelo bate o baseline? Mata ou avança.
04
Implantar
Pipeline em produção, modelo monitorado, dashboard adotado pelo time.
05
Sustentar
Qualidade contínua, drift de modelo monitorado, dashboard atualizado conforme o negócio muda.
Conteúdo

Nossa biblioteca sobre Dados.

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