Lakehouse, Data Warehouse e pipelines em Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Synapse e Databricks. Construímos a camada de dados que os relatórios, os apps e os agentes de IA consomem, com arquitetura Medallion, qualidade e governança desde o primeiro pipeline.Lakehouse, Data Warehouse and pipelines on Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Synapse and Databricks. We build the data layer that reports, apps and AI agents consume, with Medallion architecture, quality and governance from the first pipeline.
Quando a empresa cresce, o Power BI conectado direto na fonte deixa de dar conta. Estes são os sintomas mais comuns.As the company grows, Power BI connected straight to the source stops keeping up. These are the most common symptoms.
Modelos que puxam tabelas inteiras do ERP toda noite e param quando o volume cresce ou a fonte muda.Models that pull entire ERP tables every night and break when volume grows or the source changes.
Regras de negócio repetidas no Power Query de cada relatório, com resultado diferente em cada um.Business rules repeated in every report's Power Query, with a different result in each one.
O sistema de origem só guarda o estado atual e ninguém consegue responder como estava o indicador seis meses atrás.The source system only keeps the current state and nobody can answer what the metric looked like six months ago.
Projetos de agente ou de automação que travam porque o dado está espalhado em planilhas, e-mails e três bancos diferentes.Agent or automation projects that stall because the data is scattered across spreadsheets, emails and three different databases.
Do desenho da plataforma à governança do dado em produção.From platform design to governing data in production.
Escolha entre Microsoft Fabric, Synapse, Databricks ou combinação, dimensionamento de capacidade e desenho das camadas Bronze, Silver e Gold. Decisão documentada e justificada.Choice between Microsoft Fabric, Synapse, Databricks or a combination, capacity sizing and design of the Bronze, Silver and Gold layers. A documented and justified decision.
Pipelines em Azure Data Factory e Fabric Data Factory para ERP, CRM, APIs e arquivos, com carga incremental, tratamento de erro e alerta.Pipelines in Azure Data Factory and Fabric Data Factory for ERP, CRM, APIs and files, with incremental loads, error handling and alerts.
Notebooks PySpark e Spark SQL, procedures no Warehouse e modelagem dimensional na camada Gold. Regra de negócio escrita uma vez.PySpark and Spark SQL notebooks, Warehouse procedures and dimensional modeling in the Gold layer. Business rules written once.
Fatos, dimensões, histórico com SCD e tabela calendário, prontos para o Power BI consumir via Direct Lake ou Import sem retrabalho.Facts, dimensions, SCD history and a date table, ready for Power BI to consume through Direct Lake or Import with no rework.
Testes de qualidade nas camadas, monitoramento de cargas, linhagem e alertas. Você sabe que o dado está errado antes da diretoria.Quality tests across layers, load monitoring, lineage and alerts. You know the data is wrong before the board does.
Catálogo, papéis de acesso, política de retenção e migração de ambientes legados (SQL Server, Synapse dedicado, Access, planilhas) para a nova plataforma.Catalog, access roles, retention policy and migration of legacy environments (SQL Server, dedicated Synapse, Access, spreadsheets) to the new platform.
Começamos pelas perguntas de negócio que a plataforma precisa responder e pelos consumidores: relatórios, apps e agentes. A arquitetura é desenhada para eles, não para a ferramenta da moda. Cada decisão de plataforma é registrada com o motivo.We start from the business questions the platform needs to answer and from its consumers: reports, apps and agents. The architecture is designed for them, not for the trendy tool. Every platform decision is recorded with its reason.
A construção é incremental: o primeiro domínio de dados vai para produção em semanas, e os seguintes reaproveitam a estrutura.The build is incremental: the first data domain goes to production in weeks, and the following ones reuse the structure.
Inventário de fontes, volumes, frequências e consumidores. Entrega: mapa de dados e lista de dores priorizada.Inventory of sources, volumes, frequencies and consumers. Deliverable: data map and prioritized pain list.
Desenho das camadas, escolha da plataforma, padrões de nomenclatura e segurança. Decisões documentadas antes do código.Layer design, platform choice, naming and security standards. Decisions documented before the code.
Pipelines, transformações e modelo dimensional do primeiro domínio, com testes de qualidade e validação junto ao negócio.Pipelines, transformations and dimensional model for the first domain, with quality tests and validation with the business.
Monitoramento, documentação, catálogo e treinamento do time. A plataforma passa a ser operada dentro de casa.Monitoring, documentation, catalog and team training. The platform becomes operated in house.
Indicadores como estes só se sustentam quando existe uma camada de dados por trás. Relatórios publicados no Power BI.Metrics like these only hold up when there is a data layer behind them. Reports published in Power BI.
Nível de estoque, giro, ruptura e reposição em tempo real por armazém.Stock levels, turnover, stockouts and replenishment in real time by warehouse.
Ver dashboardView dashboardReceita, lucro bruto e volume de vendas por produto, com leitura de sazonalidade por mês e dia da semana.Revenue, gross profit and sales volume by product, with seasonality read by month and day of week.
Ver dashboardView dashboardContas a pagar, a receber, despesas e fluxo de caixa consolidados numa visão executiva.Payables, receivables, expenses and cash flow consolidated in one executive view.
Ver dashboardView dashboardDepende do ecossistema e do time. Empresas com Microsoft 365 e Power BI como padrão costumam ganhar mais com Fabric, pela integração e pelo Direct Lake. Ambientes com engenharia de dados madura em Spark tendem ao Databricks. Trabalhamos com os dois e a escolha sai do diagnóstico.It depends on the ecosystem and the team. Companies with Microsoft 365 and Power BI as standard usually gain more from Fabric, because of the integration and Direct Lake. Environments with mature Spark data engineering lean toward Databricks. We work with both and the choice comes out of the diagnosis.
Não no começo. Mas quando há várias fontes, histórico a preservar e mais de um consumidor do mesmo dado, a camada intermediária deixa de ser opcional. É o que evita o Power BI virar o banco de dados da empresa.Not at the beginning. But once there are several sources, history to preserve and more than one consumer of the same data, the intermediate layer stops being optional. It is what keeps Power BI from becoming the company's database.
O primeiro domínio, por exemplo vendas ou financeiro, costuma ir para produção entre seis e dez semanas, com pipelines, modelo dimensional e relatório consumindo. Os domínios seguintes são mais rápidos porque reaproveitam a estrutura.The first domain, for example sales or finance, usually reaches production in six to ten weeks, with pipelines, dimensional model and a report consuming it. Following domains are faster because they reuse the structure.
São migrados para consumir a nova camada, geralmente com ganho de performance e sem mudança para o usuário final. O diagnóstico identifica quais podem ser desligados por duplicidade.They are migrated to consume the new layer, usually with a performance gain and no change for the end user. The diagnosis identifies which ones can be retired as duplicates.
Diagnóstico e arquitetura alvo têm escopo e valor fechados. A construção é contratada por domínio de dados, e a operação assistida por pacote mensal até o time interno assumir.Diagnosis and target architecture have a fixed scope and price. The build is engaged per data domain, and assisted operation runs on a monthly package until the internal team takes over.
Conte quantas fontes alimentam seus relatórios hoje. Resposta em até um dia útil.Tell us how many sources feed your reports today. Reply within one business day.