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.
Voltar para os pilaresDado 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.
Três frentes que cobrem da ingestão à decisão.
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
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
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
Trilha 360 aplicada a Dados.
Cinco verbos. O mesmo método disciplina pipelines de dados, modelos preditivos e dashboards executivos.
Nossa biblioteca sobre Dados.
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