Todas as fontes em um só lugar
ERP, CRM, e-commerce, planilhas e APIs integrados em um data warehouse ou lakehouse na nuvem.
Engenharia de dados
Engenharia de dados: a fundação para BI confiável e IA que funciona
Dados espalhados em ERPs, planilhas, CRMs e sistemas legados, em formatos que não conversam entre si, são o maior gargalo das empresas hoje. A PraxisIA constrói pipelines, data lakes e data warehouses que organizam tudo em um só lugar — prontos para dashboards e inteligência artificial.
Por que investir
O que a engenharia de dados resolve
Dados atualizados automaticamente
Pipelines orquestrados que rodam sozinhos, com alertas quando algo falha — sem exportar planilhas manualmente.
Qualidade e confiança
Testes, padronização e documentação para que todos usem o mesmo número, com a mesma regra de negócio.
Pronto para IA
Uma base estruturada e governada é o pré-requisito para qualquer projeto sério de machine learning ou IA generativa.
O que está incluso
Tudo o que o seu projeto precisa, em um só lugar
- Mapeamento e integração de fontes de dados
- Pipelines ETL/ELT com orquestração (ex.: Airflow)
- Data lake, data warehouse ou lakehouse
- Modelagem de dados (camadas bronze, prata e ouro)
- Transformações versionadas (ex.: dbt)
- Testes de qualidade e monitoramento de pipelines
- Catálogo, documentação e controle de acesso
- Migração de dados legados para a nuvem
Como funciona
Como conduzimos o projeto, em 4 etapas
- 01Mapeamento de fontes
Levantamos sistemas, volumes, frequência de atualização e regras de negócio.
- 02Arquitetura
Definimos plataforma (Databricks, Snowflake, BigQuery…), camadas e padrões.
- 03Construção dos pipelines
Implementamos a ingestão e as transformações com testes e versionamento.
- 04Operação e governança
Monitoramento, documentação, controle de acesso e evolução contínua.
Dúvidas frequentes
Perguntas sobre engenharia de dados
Qual a diferença entre data lake e data warehouse?
O data lake armazena dados brutos em qualquer formato, a baixo custo. O data warehouse organiza dados tratados e modelados para análise. Hoje é comum combinar os dois em uma arquitetura lakehouse.
Databricks, Snowflake ou BigQuery?
Todas são ótimas plataformas. A escolha depende da nuvem que você já usa, do volume de dados, dos casos de uso (BI, machine learning, streaming) e do custo. Indicamos após o diagnóstico.
Preciso migrar tudo para a nuvem de uma vez?
Não. Recomendamos migrar por prioridade de negócio, começando pelas fontes que alimentam as decisões mais importantes.
Quanto tempo leva para ter os primeiros dados integrados?
Os primeiros pipelines costumam entrar em produção entre 3 e 6 semanas, dependendo das fontes e do acesso aos sistemas.
Pronto para começar?
Seu próximo site pode ser o próximo case da PraxisIA.
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