Analystics e Data

ADV
  • Coletamos, tratamos e transformamos dados em insights acionáveis e pipelines confiáveis para apoiar decisões de negócio, otimizar produtos e escalar operações.

Serviços oferecidos

  • Estratégia de dados & discovery: data audit, definição de KPIs e roadmap analítico.
  • Data engineering: ingestão, ETL/ELT, modelagem e pipelines escaláveis.
  • Data warehouses & lakes: projeto e otimização (BigQuery, Redshift, Snowflake).
  • BI & dashboards: relatórios interativos e visualizações (Looker, Power BI, Tableau).
  • Análise avançada: segmentação, cohort analysis, A/B testing e attribution.
  • Machine learning ops: deployment de modelos, retraining e monitoramento.
  • Governança & compliance: qualidade dos dados, catalogação (data catalog), políticas de acesso e privacidade.

Tecnologias e ferramentas

  • ETL/Orquestração: Airflow, dbt, Fivetran
  • Armazenamento & query: Snowflake, BigQuery, Redshift, PostgreSQL
  • Processamento: Spark, Dataproc, Dataflow
  • BI & visualização: Looker, Tableau, Power BI
  • Observabilidade: Prometheus, Grafana, Sentry
  • Catalog & governance: Amundsen, DataHub, Great Expectations

Benefícios para o cliente

  • Visibilidade completa do funil e métricas críticas em tempo real
  • Decisões orientadas por dados com menor incerteza
  • Redução de custos por pipelines eficientes e automação
  • Conformidade e maior confiança na qualidade dos dados

Casos de uso rápidos

  • Implementação de data warehouse para reporting consolidado
  • Dashboards em tempo real para operação e growth
  • Modelos de churn prediction e segmentação de clientes
  • Automação de relatórios financeiros e KPIs executivos

CTA

  • Quer transformar seus dados em vantagem competitiva? Agende uma consultoria gratuita.

Project Description

Transformar dados brutos em pipelines confiáveis e insights acionáveis para apoiar decisões de negócio, otimizar produtos e escalar operações. Escopo Estratégia de dados & discovery: auditoria de dados, definição de KPIs e roadmap analítico. Data engineering: ingestão, ETL/ELT, modelagem e pipelines escaláveis. Data warehouse & data lake: projeto e otimização (BigQuery, Redshift, Snowflake). BI & dashboards: relatórios interativos e visualizações (Looker, Power BI, Tableau). Análise avançada: segmentação, cohort analysis, testes A/B e attribution. MLOps: deploy de modelos, retraining e monitoramento. Governança & compliance: qualidade dos dados, catalogação, políticas de acesso e privacidade. Entregáveis principais Auditoria de dados e roadmap analítico Diagrama de arquitetura e plano de implementação (pipelines, storage, BI) Pipelines ETL/ELT em produção e modelos de dados Deploy e otimização de data warehouse / data lake Suite de dashboards e relatórios Pipelines de deploy de modelos e setup de monitoramento Políticas de governança, catálogo e documentação Guia de handover e material de treinamento Stack tecnológico Orquestração/ETL: Airflow, dbt, Fivetran Armazenamento & query: Snowflake, BigQuery, Redshift, PostgreSQL Processamento: Spark, Dataproc, Dataflow BI: Looker, Tableau, Power BI Observabilidade: Prometheus, Grafana, Sentry Governança: Amundsen, DataHub, Great Expectations Cronograma (exemplo) Discovery & auditoria: 2–3 semanas Arquitetura & design: 2–4 semanas Implementação (pipelines, warehouse, BI): 6–12 semanas Análise avançada & MLOps: 4–8 semanas Monitoramento, governança & handover: 2–4 semanas Métricas de sucesso Time-to-insight (redução do tempo de geração de relatórios) Confiabilidade dos pipelines (uptime / taxa de falhas) Freshness / latência dos dados Impacto nas métricas de negócio (conversão, retenção, receita) Performance dos modelos (precision/recall, AUC) quando aplicável Equipe estimada Project manager, data engineer(s), data architect, BI analyst, data scientist, DevOps/ML engineer Próximo passo Agendar uma reunião de discovery para definir casos de uso prioritários e preparar uma proposta personalizada.