Concebemos e implementamos pipelines, data lakes e arquiteturas de dados que reúnem as suas fontes, por prioridade, numa camada analítica fiável e preparada para BI e IA.
Estes problemas custam dinheiro todos os meses e tornam-se mais caros à medida que crescem.
Dados em silos: CRM, ERP, folhas de cálculo e APIs de terceiros que nunca comunicam entre si.
Pipelines artesanais feitos em scripts SQL que falham sempre que uma tabela muda.
Relatórios que demoram horas a correr porque consultam diretamente a base de dados de produção.
Dados sujos, duplicados e sem padrão de formato, cada sistema com a sua própria convenção.
Sem uma base histórica fiável, os modelos preditivos não saem do papel e a IA responde com dados errados.
Não há governação: ninguém sabe quem é o dono de cada dado, nem qual é a definição oficial de um KPI.
Implementamos a arquitetura medalhão (camadas Bronze, Silver e Gold), com ingestão de várias fontes por um de dois caminhos: no Microsoft Fabric, com pipelines do Data Factory e armazenamento no OneLake; ou no Azure, com Azure Data Factory e Azure Data Lake Storage Gen2. A transformação fica no dbt ou em notebooks do Azure Databricks.
A camada Gold alimenta o modelo semântico do Power BI, onde ficam as medidas e a definição oficial de cada KPI. O código e o schema são versionados. Cada pipeline tem orquestração, registos de execução, alertas de falha e documentação técnica: nada funciona como caixa negra.
Um data lake bem construído torna-se a base comum de todas as ferramentas analíticas que já utiliza.
Uma arquitetura validada e entregas em iterações curtas, em vez de um big bang de meses.
Inventário de todas as fontes de dados, volumes, frequência de atualização e casos de uso analítico prioritários.
Escolha da arquitetura (lakehouse, data warehouse ou híbrida) de acordo com o volume, os tipos de dados e a equipa que a vai manter, além das ferramentas e do modelo de governação.
Pipelines de ingestão das fontes prioritárias a correr com orquestração, registos e alertas configurados.
Limpeza, enriquecimento e modelação dimensional para os casos de uso analíticos definidos na etapa de descoberta.
Ligação ao Power BI, catálogo de dados com o dono de cada tabela, regras de qualidade monitorizadas, acesso por perfil e capacitação da equipa de dados do cliente.
Cenários ilustrativos para orientar o diagnóstico, não projetos entregues pela Yottaflow.
Cenário
12 fontes sem integração: ERP, CRM, marketplace, API de logística e folhas de cálculo de custos. O relatório mensal demorava 5 dias e chegava inconsistente.
Solução
Data lake com arquitetura medalhão no Azure, pipelines de ingestão automática, camada Gold modelada para o Power BI e atualização diária agendada.
Cenário
Sensores IoT geravam dados de temperatura, vibração e pressão sem armazenamento estruturado. Os dados perdiam-se e a manutenção corretiva saía cara.
Solução
Pipeline de ingestão de telemetria no Azure, camada de features no Azure Databricks e modelos de deteção de anomalias integrados no painel de manutenção.
Cenário
A auditoria de operações exigia o cruzamento de dados de 4 sistemas distintos sem histórico estruturado, um processo que demorava 3 semanas.
Solução
Data warehouse com ingestão incremental, linhagem de dados documentada no Microsoft Purview e painel de auditoria com detalhe (drill-down) por operação, data e responsável.
Concebemos a arquitetura para receber novas fontes e mais volume sem refazer a base, e registamos as decisões para que a evolução seja planeada.
Partimos do ecossistema Microsoft (Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Power BI) e só trazemos o Azure Databricks ou o dbt quando o volume ou a equipa o exigem.
Catálogo de dados, linhagem e responsável por cada tabela definidos desde a fase de conceção, e não como documentação feita depois.
Os primeiros pipelines das fontes prioritárias entram em produção por etapas, com prazo acordado depois do levantamento das fontes.
Quanto custa: os projetos de engenharia de dados começam pelo Diagnóstico ou entram diretamente na Implementação. Ver planos e intervalos de investimento
Agende um diagnóstico gratuito. Em 30 minutos mapeamos as suas fontes de dados e o que é possível construir por etapas.