Problemas que esta frente resolve
- Cada área tem um número diferente para o mesmo indicador
- Painéis que dependem de uma pessoa atualizar planilha
- Dados de campo, financeiro e planejamento que nunca se encontram
O que entregamos
Lakehouse moderno
Apache Iceberg sobre S3/ADLS, com camadas raw/silver/gold.
ETL/ELT em escala
Apache Spark, Glue, Synapse Pipelines e dbt para modelagem.
Warehouses analíticos
Redshift, Synapse, Snowflake — projetados para custo e performance.
Dashboards executivos
Power BI Premium, Fabric e Tableau — com modelagem semântica robusta.
Streaming analytics
Apache Kafka + Flink/Spark Streaming para dados em tempo real.
Métricas & KPIs
Camada semântica única, métricas certificadas e self-service.
Perguntas sobre Data Analytics & BI.
O que é uma camada semântica e por que ela importa?
É a definição única de cada métrica (o que é 'avanço físico', 'saldo contratual', 'horas paradas') aplicada em todos os painéis. Sem ela, cada relatório calcula do seu jeito e a reunião vira discussão sobre qual número está certo.
Em quanto tempo o primeiro painel fica pronto?
Entre 3 e 5 semanas, incluindo a ingestão das fontes, a modelagem e o painel em Power BI, Fabric ou Tableau. Os painéis seguintes reaproveitam a base.
Vale a pena um lakehouse para uma empresa média?
Vale quando há várias fontes (ERP, campo, planilhas) e histórico a preservar. Para poucas fontes, um warehouse simples resolve. A EGD dimensiona pelo volume e pelo uso, não pela moda.
Conte o problema. A gente diz por onde começar.
Em 30 minutos mapeamos gargalos e oportunidades. Sem compromisso.