Arquitetamos e construímos plataformas de dados modernas em Microsoft Fabric, Databricks e serviços nativos de nuvem, com governança e modelos semânticos que transformam dados brutos em decisões e em combustível para IA.
A maioria das empresas não sofre por falta de dados. Falta uma plataforma em que os dados sejam confiáveis, governados e acessíveis para as pessoas e os modelos que precisam deles.
Cada área monta seus próprios extratos e dashboards. Os números mudam conforme a fonte e ninguém é dono da definição de receita.
Anos de jobs de ETL, procedures e planilhas mantêm o negócio rodando, mas bloqueiam qualquer mudança.
IA generativa e machine learning expõem cada lacuna de qualidade, linhagem e controle de acesso que o BI tradicional tolerava.
Warehouses e licenças crescem todo ano enquanto quem decide ainda depende de conciliação manual.
Uma base governada atende relatórios operacionais, analytics self-service, machine learning e IA generativa.
Modelos semânticos e catálogo de dados dão a financeiro, operações e vendas os mesmos números com o mesmo significado.
Camadas no padrão medallion e pipelines reutilizáveis transformam um novo dashboard de projeto em tarefa.
Dados limpos, documentados e com controle de acesso são o pré-requisito para RAG, previsões e agentes que atuam sobre eles.
Armazenamento lakehouse, separação de computação e governança de cargas mantêm o gasto de nuvem proporcional ao uso.
De estratégia e arquitetura de dados a engenharia, governança e capacitação.
Arquitetura-alvo, seleção de plataforma, modelo de domínios e responsabilidades, e roadmap dos sistemas atuais até um lakehouse governado.
OneLake, lakehouses e warehouses, pipelines do Data Factory, modelos semânticos Direct Lake e Power BI, desenhados como uma plataforma integrada.
Delta Lake, Unity Catalog, pipelines em streaming e batch e camadas prontas para ML em AWS, Azure ou Google Cloud.
Ingestão de ERPs, CRMs, APIs e eventos, change data capture, checagens de qualidade e orquestração, sobre a nossa prática de integração.
Modelos, medidas e datasets certificados em Power BI que tornam o self-service seguro, além de migração de ferramentas de BI legadas.
Catálogo, linhagem, responsáveis, regras de qualidade, políticas de acesso e controles de LGPD e GDPR implementados na plataforma, não em slides.
Arquitetura primeiro, depois entrega incremental por domínio de negócio.
Inventariamos fontes, consumidores, pipelines e dores, e quantificamos onde confiança e tempo estão sendo perdidos.
Definimos a plataforma-alvo, as camadas, o modelo de governança e a estratégia de migração, com uma decisão clara entre Fabric, Databricks ou ambos.
Entregamos um domínio de negócio de ponta a ponta, da ingestão ao modelo semântico certificado, e repetimos com os padrões estabelecidos.
Configuramos monitoramento, controle de custo e rotinas de responsabilidade sobre os dados, e treinamos o seu time para operar a plataforma.
Um lakehouse com camadas claras, acesso governado e uma camada semântica compartilhada por BI e IA.
Microsoft Fabric e Databricks cabem nesse desenho. A escolha certa depende da sua base Microsoft atual, das habilidades de engenharia e dos requisitos multi-cloud.
Nativo de nuvem e formatos abertos primeiro, para que seus dados continuem portáveis.
Por onde normalmente começamos em projetos de dados e analytics.
Levar cargas de SQL Server, Oracle ou warehouse on-premise para um lakehouse governado sem perder os relatórios de que o negócio depende.
Desenho de workspaces, capacidades, domínios do OneLake e modelos Direct Lake para organizações já investidas em Microsoft 365 e Power BI.
Engenharia de dados multi-cloud com Delta Lake, Unity Catalog e pipelines de ML.
Um único modelo semântico para receita, margem e KPIs operacionais entre ERP e CRM.
Preparação de documentos, dados mestres e métricas para que RAG e agentes trabalhem sobre informação governada e atual.
Catálogo, responsáveis, regras de qualidade e controles de privacidade implementados em toda a plataforma.
O Fabric é uma ótima opção para organizações centradas em Microsoft 365, Power BI e Azure que querem uma plataforma SaaS integrada. O Databricks atende times com forte engenharia, estratégias multi-cloud e machine learning avançado. Muitas empresas usam os dois, com Databricks na engenharia e Fabric na camada semântica e nos relatórios. Avaliamos isso contra suas habilidades, cargas e contratos antes de recomendar.
Um lakehouse armazena dados em formatos abertos no object storage da nuvem e oferece capacidades de warehouse, como transações, imposição de schema e desempenho SQL. Ele substitui o padrão de data lake separado do data warehouse por uma única plataforma governada.
Na maioria dos casos, sim. Migramos ou reconectamos os relatórios existentes a modelos semânticos certificados, muitas vezes melhorando o desempenho com Direct Lake, e aposentamos duplicidades aos poucos.
Como parte da plataforma, não como programa separado. Catálogo, linhagem, responsáveis, regras de qualidade e políticas de acesso são implementados em Unity Catalog, Purview ou segurança do OneLake enquanto os primeiros domínios são construídos.
A IA generativa depende de dados atuais, documentados e com controle de acesso. Com frequência desenhamos a plataforma de dados e a camada de recuperação da IA juntas, para que a mesma governança valha para ambas.
Coloque dados governados para trabalhar em RAG, copilotos e agentes.
Ingestão confiável começa com APIs, eventos e CDC.
Landing zones e controle de custo para cargas de dados.
As duas plataformas implementam o lakehouse em formatos abertos. As diferenças estão em para quem foram feitas, como a governança funciona e onde o Power BI se encaixa. Um framework de decisão a partir de projetos que usaram uma, a outra e as duas.
RAG é simples de demonstrar e difícil de operar. Este guia percorre os componentes de uma arquitetura de geração aumentada por recuperação em produção e as decisões que separam um sistema confiável de um chatbot que alucina com educação.
A diferença entre um piloto bem-sucedido e uma capacidade de IA em produção raramente é o modelo. É a arquitetura ao redor dele. Veja o que essa arquitetura contém e quais decisões importam.
Uma avaliação de arquitetura mostra onde confiança, tempo e dinheiro estão sendo perdidos e o que uma plataforma governada exigiria.