Engineering™ · Revenue & MarTech

Revenue Data Infrastructure

Conectamos seus sistemas para construir uma única fonte da verdade sobre o seu negócio.

Camada de engenharia de dados que unifica CRM, faturamento, gateways de pagamento, site e mídia em um repositório analítico confiável para calcular CAC, LTV e margens reais com rigor matemático.

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Escopo

Pipelines de Dados Multissistema · Limpeza e Modelagem Dimensional · Sincronização em Tempo Real · Single Customer View

Prazo estimado

5–8 semanas

Plataformas

BigQuery / Snowflake · dbt · Fivetran / Airbyte · APIs de Stripe / ERP

Target Fit

É para a sua empresa?

Este serviço é para você se

✓Departamentos diferentes na sua empresa relatam números conflitantes de faturamento e clientes.
✓Sua equipe passa semanas todo mês cruzando planilhas manuais para conciliar vendas e caixa real.
✓Você não consegue calcular com precisão o Lifetime Value (LTV) por canal ou coorte de aquisição.
✓Existem grandes divergências entre o que o Meta/Google Ads relatam e o dinheiro que realmente entra no banco.

Provavelmente você não precisa se

✕Você opera com uma única plataforma simples onde todos os dados já estão consolidados.
✕Seu volume de transações é muito baixo para justificar uma estrutura de data warehouse na nuvem.

Problem Space

O que resolvemos

Fim dos Silos de Dados Comerciais

Conexão automatizada de CRM, gateways de pagamento (Stripe, Mercado Pago), ERP e plataformas de mídia.

Cálculo Preciso de CAC, LTV e Churn

Modelagem semântica que concilia investimentos em anúncios com transações bancárias e margem bruta real.

Visão Única do Cliente (Single Customer View)

Identificador unificado que reúne histórico de navegação, transações e chamados de suporte.

Pipelines Automatizados sem Manutenção Manual

Extração, carga e transformação (ELT) contínua que atualiza os dados do negócio de forma automática.

Engineering Process

Como funciona

01 — Diagnose

Auditoria das Fontes de Dados

Mapeamos esquemas no CRM, ERP, banco de dados e gateways para identificar falhas de conciliação.

02 — Design

Modelagem Dimensional de Receita

Desenhamos o esquema em estrela (Star Schema) definindo as métricas canônicas do negócio.

03 — Build

Pipelines de Ingestão e Modelos dbt

Configuramos conectores automáticos, escrevemos modelos dbt e aplicamos testes de integridade.

04 — Launch

Conciliação Contábil e Conexão com BI

Validamos os números contra extratos contábeis reais e conectamos os dados a dashboards executivos.

Deliverables

O que entregamos

Ao finalizar você terá

✓Data Warehouse na nuvem (BigQuery ou Snowflake) estruturado e governado.

✓Pipelines ELT automáticos com sincronização diária ou quase em tempo real.

✓Modelos dbt versionados no Git com testes automáticos de integridade de dados.

✓Modelo semântico unificado de clientes, transações, coortes e custos de aquisição.

✓Dicionário de dados completo e documentação técnica das métricas financeiras.

Delivery Plan

Fases de implementação

Tiempo típico de proyecto:5–8 semanas

Semanas 1–2Fase 1

Mapeamento de Dados e Fórmulas de Negócio

Revisão de APIs de faturamento, gateways e CRM; formalização matemática do CAC e LTV.

Semanas 3–5Fase 2

Implementação do Warehouse e Pipelines

Configuração da nuvem, instalação de conectores de dados e testes de carga inicial.

Semanas 6–7Fase 3

Modelagem de Transformação com dbt

Limpeza de registros, desduplicação de identidades e criação de tabelas dimensionais de análise.

Semana 8Fase 4

Conciliação e Conexão com BI

Auditoria contra relatórios financeiros e disponibilização das tabelas para ferramentas de BI.

Pricing Guidance

Investimento estimado

Investimento orientativo

USD 5,800

Inclui arquitetura cloud, pipelines ELT, modelagem dbt e conciliação de até 5 fontes de dados de receita.

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Real-World Proof

Caso de impacto

From 3 Spreadsheets and Conflicting Numbers to Single Source of Truth

Problema inicial

Empresa de assinaturas com USD 3M de ARR operando em 4 países sem saber qual canal era lucrativo devido a divergências de 40% entre Stripe, CRM e Google Analytics.

Intervenção técnica

Implementação de BigQuery + dbt unificando Stripe, CRM, Google Ads e Meta Ads com desduplicação de clientes.

Resultado obtido

Identificação de que o canal considerado principal gerava prejuízo por alto cancelamento precoce, permitindo redirecionar USD 120K para canais com LTV positivo.

Clarifications

Perguntas frequentes

Por que precisamos de uma estrutura de dados se o CRM já tem relatórios?

Os relatórios do CRM só enxergam o que acontece dentro dele: não consideram custos de servidores, estornos de cartão nem conciliação do ERP. A infraestrutura de dados une todos os sistemas para calcular a margem líquida real.

Quais custos de nuvem isso gera para a nossa empresa?

Muito baixos. Plataformas modernas como BigQuery operam com cobrança sob demanda que, para a maioria das empresas de médio porte, custa menos de USD 50 a USD 100 por mês.

Como vocês garantem a segurança e privacidade dos nossos dados comerciais?

Toda a infraestrutura é criada dentro da conta corporativa de nuvem da sua própria empresa (GCP ou AWS). Você mantém a posse total das credenciais e permissões de acesso, sem intermediários.

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