Projetamos e implementamos pipelines, data lakes e arquiteturas de dados que reúnem as suas fontes, por prioridade, em uma camada analítica confiável e preparada para BI e IA.
Estes problemas custam dinheiro todo mês e ficam mais caros à medida que crescem.
Dados em silos: CRM, ERP, planilhas e APIs de terceiros que nunca conversam entre si.
Pipelines artesanais feitos em scripts SQL que quebram toda vez que uma tabela muda.
Relatórios que demoram horas para rodar porque consultam diretamente o banco de produção.
Dados sujos, duplicados e sem padrão de formato, cada sistema com a sua própria convenção.
Sem base histórica confiável, modelos preditivos não saem do papel e a IA responde com dado errado.
Não há governança: 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. Código e schema são versionados. Cada pipeline tem orquestração, logs de execução, alertas de falha e documentação técnica: nada funciona como caixa-preta.
Um data lake bem construído vira a base comum de todas as ferramentas analíticas que você já usa.
Arquitetura validada e entrega 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) conforme o volume, os tipos de dado e a equipe que vai mantê-la, além das ferramentas e do modelo de governança.
Pipelines de ingestão das fontes prioritárias rodando com orquestração, logs e alertas configurados.
Limpeza, enriquecimento e modelagem dimensional para casos de uso analíticos definidos na etapa de discovery.
Conexão com o Power BI, catálogo de dados com o dono de cada tabela, regras de qualidade monitoradas, acesso por perfil e capacitação da equipe 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 planilhas de custo. O relatório mensal levava 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 se perdiam e a manutenção corretiva saía cara.
Solução
Pipeline de ingestão de telemetria no Azure, camada de features no Azure Databricks e modelos de detecção de anomalia integrados ao painel de manutenção.
Cenário
A auditoria de operações exigia cruzar dados de 4 sistemas distintos sem histórico estruturado, um processo que levava 3 semanas.
Solução
Data warehouse com ingestão incremental, linhagem de dados documentada no Microsoft Purview e painel de auditoria com detalhamento (drill-down) por operação, data e responsável.
Projetamos a arquitetura para receber novas fontes e mais volume sem refazer a base, e registramos as decisões para que a evolução seja planejada.
Partimos do ecossistema Microsoft (Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Power BI) e só trazemos Azure Databricks ou dbt quando o volume ou a equipe pedem.
Catálogo de dados, linhagem e responsável por cada tabela definidos desde a fase de design, e não como documentação feita depois.
Os primeiros pipelines das fontes prioritárias entram em produção em etapas, com prazo combinado depois do levantamento das fontes.
Quanto custa: projetos de engenharia de dados começam pelo Diagnóstico ou entram direto na Implementação. Ver planos e faixas de investimento
Agende um diagnóstico gratuito. Em 30 minutos mapeamos suas fontes de dados e o que dá para construir por etapas.