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Ingestão/CDC
Conectores SQL/NoSQL, APIs, planilhas e arquivos. Agendamentos e reprocessos seguros.
Produto
Engenharia de Dados
Dados confiáveis, atualizados e econômicos. Construímos ingestão/CDC, camadas do Lakehouse (bronze–prata–ouro), dbt para transformações, orquestração e observabilidade — prontos para BI, APIs e IA com governança (RLS/RBAC).
O que você ganha
🧱
Camadas do dado
Bronze, prata, ouro. Linhagem clara, versionamento e dicionário publicado.
⚙️
Orquestração
Airflow/Composer, Cloud Run/Functions, n8n ou Power Automate — conforme cenário.
🧮
Transformações dbt
Modelos testados, macros e pacotes reutilizáveis, documentação e CI/CD.
🛡️
Qualidade & Observabilidade
Checks, SLAs, alertas, métricas de falha/latência e auditoria de cargas.
💸
Custos sob controle
Particionamento/cluster no BQ, materializações, caching e políticas de retenção.
-28%
custo por consulta
15m
latência de atualização
-42%
falhas/mês em pipelines
95%
cobertura de qualidade
Arquitetura de referência
Módulos da solução
1) Ingestão & CDC
- Conectores (SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Firebird, APIs)
- Agendamentos, reprocessos, deduplicação
- Gateways e segredos seguros
2) Lakehouse (Bronze/Prata/Ouro)
- Particionamento e clustering (BigQuery)
- Catálogo de dados e dicionário
- Políticas de retenção por domínio
3) dbt & CI/CD
- Tests, docs e macros reutilizáveis
- Linhas de build/deploy com revisões
- Materializações (view/table/incremental)
4) Observabilidade
- SLAs de carga e alertas proativos
- Métricas (latência, falhas, custo/consulta)
- Trilhas de auditoria e lineage
5) Segurança & Governança
- RLS/RBAC, mascaramento e segredos
- Backups e RTO/RPO definidos
- Revisões trimestrais de acesso
6) Consumo (BI/IA/APIs)
- Datasets certificados e Embedded
- APIs (FastAPI) para scoring/serving
- Integração com LFG IA (web/WhatsApp)
Perguntas frequentes
BigQuery fica caro?
▸Com particionamento, clustering, views materializadas e cache, reduzimos custo por consulta. Monitoramos tabelas “quentes” e aplicamos retenção por domínio.
Como vocês garantem a qualidade dos dados?
▸Tests dbt (uniqueness, not null, relationships), checks de volume/latência, SLAs e alertas. Painéis de qualidade para cobertura e tendência de falhas.
É possível começar pequeno e escalar?
▸Sim. Começamos com 1–2 fontes e um domínio de dados, depois evoluímos para camadas completas, observabilidade e governança enterprise.
Vamos organizar e acelerar seus dados?
Montamos um plano por ondas (quick wins → escala) com custos sob controle e governança real.