Engenharia de dados
Os pipelines, o data warehouse e a infraestrutura de analytics que transformam dado bruto em informação confiável para o negócio: rápidos, limpos e fáceis de manter.
200+
Profissionais alocados
5%
Dos candidatos são aprovados
3 dias*
Até a primeira shortlist
97%
De satisfação dos clientes
* Para vagas comuns, como full-stack. Outras vagas costumam levar de 7 a 10 dias.
O que é
A maioria das empresas tem dados espalhados em cinco sistemas, sem um jeito confiável de juntar tudo. Os dashboards quebram quando alguém renomeia uma coluna. Os analistas passam boa parte do tempo limpando dados em vez de analisar. Construímos a infraestrutura que resolve isso: pipelines de ingestão, camadas de transformação, um data warehouse que o time inteiro consegue consultar e monitoramento que avisa quando algo quebra antes de a diretoria perceber.
Por que funciona
Uma fonte única da verdade para todos os sistemas (CRM, analytics de produto, pagamentos, suporte), organizada para qualquer analista consultar sem precisar de um engenheiro de dados de plantão.
Pipelines automáticos que levam os dados dos sistemas de origem para o warehouse no horário certo, com tratamento de erro, alertas e recuperação automática.
Dados brutos limpos, cruzados e modelados com dbt, para que as métricas do negócio sejam definidas uma vez, testadas e iguais em todos os dashboards.
Testes automáticos que pegam pipelines quebrados, mudanças de schema e valores fora do padrão antes que contaminem relatórios ou levem a decisões erradas.
Tabelas pré-agregadas e desnormalizadas para consultas rápidas no BI. Conecte Metabase, Looker, Tableau ou Power BI sem esperar 30 segundos por consulta.
Sistemas pensados para um volume de dados muito maior do que o de hoje, sem reescrever tudo. Construímos pensando no crescimento, não só na carga atual.
O processo
Etapa 01
Mapeamos suas fontes de dados atuais, identificamos problemas de qualidade e entendemos como o time usa os dados hoje. Isso define a arquitetura.
Etapa 02
Propomos uma arquitetura de data warehouse e pipelines com base no volume de dados, no tamanho do time e na ferramenta de BI. Você revisa antes de construirmos.
Etapa 03
Construímos conectores para cada fonte, configuramos o warehouse (BigQuery, Snowflake ou Redshift) e colocamos os dados para fluir de forma confiável.
Etapa 04
Escrevemos modelos dbt que definem as métricas do negócio: receita, ativação, churn, LTV. Com testes e documentação.
Etapa 05
Monitoramento automático dos pipelines, alertas e documentação. Treinamos o seu time e ficamos disponíveis por 30 dias depois do lançamento.
Para quem é
Os dados estão em cinco ferramentas e ninguém concorda com os números. Hora de montar um warehouse de verdade antes que as divergências causem problema sério.
Os analistas perdem horas toda semana consertando relatórios. Reconstruímos a base para eles poderem focar na análise.
Você comprou uma empresa e agora tem dois sistemas de registro de clientes. Unificamos a infraestrutura de dados.
Times de produto que querem construir funcionalidades baseadas em dados (recomendação, personalização, score de risco) e precisam de uma infraestrutura confiável por baixo.
Stack
Dúvidas
Arrume a sua infraestrutura de dados
Um diagnóstico de dados de uma semana mostra o que está quebrado e traz um plano priorizado para consertar. A maioria dos clientes começa a construir em até 2 semanas.
