Engineering™ · Dados & Inteligência

Data Platform

Construímos a infraestrutura de dados que seu negócio precisa para operar com informação confiável.

Modern Data Stack · BigQuery · Snowflake · Databricks · dbt · Airbyte. Ingestão automatizada, armazenamento na nuvem elástico e modelagem dimensional para alimentar analytics executivo e inteligência artificial.

Solicitar diagnóstico

Ver como funciona

Escopo

Implementação de Data Warehouse Cloud · Pipelines Automatizados de ELT · Modelagem Dimensional com dbt · Testes de Qualidade de Dados

Prazo estimado

6–10 semanas

Plataformas

Google BigQuery · Snowflake · dbt Cloud · Airbyte / Fivetran

Target Fit

É para a sua empresa?

Este serviço é para você se

✓Seus dados comerciais vivem espalhados em bancos de dados relacionais, CRMs, ERPs e planilhas desconectadas.
✓Consultas analíticas pesadas deixam seu banco de produção lento e prejudicam a experiência dos clientes na web.
✓Sua equipe passa 80% do tempo limpando dados manualmente e apenas 20% gerando análises reais.
✓Você quer estruturar as bases técnicas para treinar modelos preditivos ou implantar agentes de IA corporativos.

Provavelmente você não precisa se

✕Você usa apenas uma planilha de Excel mensal e não planeja integrar outras ferramentas transacionais.
✕Sua empresa não conta com analistas ou equipe técnica para consumir as tabelas do data warehouse.

Problem Space

O que resolvemos

Centralização de Todas as Fontes de Negócio

Ingestão programada e automática a partir de bancos de produção (PostgreSQL/MySQL), APIs e plataformas SaaS.

Desacoplamento de Analytics e Produção

Isolamento total das consultas analíticas em um data warehouse elétrico na nuvem sem impacto nos sistemas transacionais.

Modelagem Semântica Limpa com dbt

Transformações modulares versionadas no Git com testes automáticos de consistência e documentação nativa.

Prontidão para Analytics e Inteligência Artificial

Estruturas dimensionais otimizadas tanto para dashboards executivos em tempo real quanto para modelos de ML e IA.

Engineering Process

Como funciona

01 — Diagnose

Auditoria de Fontes e Volumetria

Avaliamos os bancos de dados de origem, frequência necessária de atualização e o volume de transações.

02 — Design

Arquitetura do Data Warehouse e Camadas

Definimos a separação por camadas (Raw, Staging, Marts) e modelamos os esquemas dimensionais de fatos e dimensões.

03 — Build

Pipelines ELT e Modelagem dbt

Configuramos conectores automáticos, programamos transformações com dbt e criamos testes de qualidade.

04 — Launch

Orquestração, Conciliação e Treinamento

Automatizamos as rotinas de carga, validamos os números contra fontes primárias e capacitamos a equipe analítica.

Deliverables

O que entregamos

Ao finalizar você terá

✓Data Warehouse na nuvem implementado na conta corporativa da sua empresa (BigQuery ou Snowflake).

✓Pipelines ELT automáticos com sincronização agendada a partir de todas as fontes conectadas.

✓Modelos de transformação dbt com testes automáticos e visualização de linhagem de dados.

✓Data Marts organizados por departamento (Vendas, Finanças, Operações).

✓Dicionário de dados documentado e repositório Git versionado.

Delivery Plan

Fases de implementação

Tiempo típico de proyecto:6–10 semanas

Semanas 1–2Fase 1

Discovery de Fontes e Desenho de Esquemas

Mapeamento de ferramentas, liberação de acessos, dimensionamento da nuvem e arquitetura.

Semanas 3–5Fase 2

Implementação do Warehouse e Ingestão Raw

Configuração do Data Warehouse, instalação de conectores de dados e carga de dados históricos.

Semanas 6–8Fase 3

Modelagem Dimensional e Testes com dbt

Criação de tabelas analíticas, desduplicação de registros, testes de qualidade e documentação de linhagem.

Semanas 9–10Fase 4

Conciliação Contábil e Entrada em Produção

Auditoria de números contra extratos contábeis, agendamento de rotinas e capacitação da equipe.

Pricing Guidance

Investimento estimado

Investimento orientativo

USD 6,500

Inclui configuração do Data Warehouse, pipelines para até 4 fontes de dados, camadas de modelagem dbt e testes de qualidade.

Solicitar diagnóstico

Real-World Proof

Caso de impacto

From 6 Disconnected Databases to 1 Unified Cloud Warehouse with Real-Time Sync

Problema inicial

Empresa de transporte e logística com dados espalhados em 3 ERPs locais, um banco MySQL e planilhas, demorando 10 dias no fechamento do mês para calcular a rentabilidade da frota.

Intervenção técnica

Construção de uma Data Platform em BigQuery + dbt unificando telemetria de caminhões, faturamento do ERP e custos de combustível.

Resultado obtido

Relatórios de margem por rota entregues todas as manhãs de forma automática, corte de 95% no tempo de processamento e dados preparados para manutenção preditiva.

Clarifications

Perguntas frequentes

Qual o custo mensal de nuvem para manter um Data Warehouse como o BigQuery?

No BigQuery você paga pelo armazenamento (cerca de USD 20 por terabyte ao mês) e pelo processamento das consultas executadas. Para a imensa maioria das médias empresas, o custo total de nuvem fica entre USD 40 e USD 120 mensais.

Quem tem acesso aos nossos dados confidenciais durante o projeto?

Toda a infraestrutura é criada dentro da conta corporativa de nuvem da sua empresa (GCP ou AWS). Trabalhamos com permissões temporárias de privilégio mínimo e jamais transferimos dados sensíveis para fora do seu ambiente.

Podemos conectar qualquer ferramenta de relatórios (Power BI, Looker, Tableau)?

Sim. As tabelas analíticas criadas no BigQuery ou Snowflake se conectam diretamente ao Power BI, Looker Studio, Tableau ou qualquer outra ferramenta analítica padrão de mercado.

EVOX ENGINEERING™

Vamos mapear a sua solução

Agende uma sessão técnica de 30 minutos com um arquiteto para avaliar seus sistemas e definir o escopo exato.

Falar com um arquiteto

Ver todas as soluções de Engineering™