Engenharia de Dados: centralize os dados da sua empresa e tenha mais controle.
Conectamos ERP, CRM, planilhas e APIs em uma base de dados única, atualizada sozinha e com regras documentadas. Sua equipe para de copiar e colar dados entre sistemas, e a reunião de resultados deixa de começar com a pergunta sobre qual número está certo.
Integramos Protheus, SAP, Senior, Sankhya, Datasul, CRMs, APIs e planilhas.
- FontesERP, CRM, planilhas e APIs
- Ingestão orquestradaCargas agendadas, com reprocessamento e alerta de falha
- Data WarehouseTodos os dados da empresa centralizados, em nuvem
- Modelagem e qualidadeRegras de negócio versionadas e testes automáticos
- ConsumoPower BI, relatórios e IA
Sinais de que sua empresa precisa de engenharia de dados
O problema costuma aparecer no relatório, mas a causa está antes dele: dados espalhados, copiados à mão e sem uma regra única. Se dois ou mais itens desta lista soam familiares, a base de dados é o ponto de partida.
Planilhas paralelas
Cada área mantém a própria versão do faturamento, do estoque ou da margem, e ninguém sabe qual é a oficial.
Relatório que depende de uma pessoa
Só uma pessoa sabe montar o fechamento. Quando ela tira férias, a diretoria espera.
Atualização manual toda semana
Alguém exporta do ERP, cola na planilha, ajusta as fórmulas e manda por e-mail. Toda semana, do mesmo jeito.
Sistemas que não conversam
ERP, CRM, e-commerce e planilhas guardam pedaços da mesma informação, e cruzar os dados leva dias.
Painel que não bate com o ERP
O Power BI mostra um número, o sistema mostra outro, e a reunião vira auditoria. Por que isso acontece
Sem controle de acesso nem histórico
Dados de clientes circulam em anexos de e-mail e ninguém sabe dizer de onde veio cada número, o que também pesa na LGPD.
O que muda depois da engenharia de dados
Um retrato de antes e depois em uma empresa de médio porte que roda ERP, CRM e uma dúzia de planilhas de controle. São valores de referência para dimensionar o ganho; os da sua empresa saem do diagnóstico.
Cerca de 100 horas por mês devolvidas ao time e um fechamento quatro dias mais rápido.
| Indicador | Antes | Depois |
|---|---|---|
| Tempo | ||
| Fechamento gerencial do mês | Antes5 dias úteis | Depois1 dia útil |
| Horas por mês consolidando dados à mão | Antes120 h | Depois15 h |
| Centralização | ||
| Sistemas integrados em uma base única | AntesNenhum | Depois6 fontes |
| Versões do mesmo indicador | Antes3 ou 4, uma por área | Depois1, com regra documentada |
| Confiabilidade | ||
| Atualização dos painéis | AntesSemanal e manual | DepoisDiária e automática |
| Falha de carga descoberta | AntesNa reunião, pelo diretor | DepoisEm minutos, por alerta |
| Governança | ||
| Acesso a dados sensíveis | AntesPlanilha anexada no e-mail | DepoisPermissão por perfil, com registro |
| Origem de cada número | AntesNinguém sabe ao certo | DepoisRastreável até o sistema de origem |
Cenário ilustrativo, com base em projetos típicos de engenharia de dados. Os números variam conforme o ponto de partida e são estimados para a sua empresa no diagnóstico.
Como conduzimos o projeto
Entregas a cada sprint, com a primeira integração em produção entre 3 e 6 semanas. Um projeto completo leva de 8 a 16 semanas, conforme o número de fontes.
Diagnóstico das fontes
1 a 2 semanas
Inventário de sistemas, planilhas e de quem depende de cada uma. Medimos o tempo gasto em consolidação e mapeamos onde o dado quebra.
Arquitetura
1 a 2 semanas
Data Warehouse, Data Lake ou Lakehouse, escolhidos pelo volume, pelo orçamento e pelos planos de IA. O modelo de dados é desenhado com as áreas.
Pipelines e modelagem
4 a 10 semanas
Integrações orquestradas com ERP, CRM, APIs e planilhas, versionadas e com reprocessamento, entregues fonte a fonte.
Qualidade e governança
Durante todo o projeto
Testes automáticos, dicionário de dados, linhagem, perfis de acesso e controles de LGPD.
Entrega e handover
1 a 2 semanas
Painéis ligados à nova base, monitoramento com alertas, documentação e treinamento do seu time.
O que você recebe
- Arquitetura de dados em nuvem (Lake, Lakehouse ou DW)
- Pipelines de ingestão e transformação orquestrados
- Testes automatizados de qualidade de dados
- Catálogo, linhagem e políticas de acesso
- Monitoramento, alertas e plano de contingência
Ferramentas que usamos
A stack é escolhida pelo seu cenário, pelo volume e pelo que sua equipe já conhece.
PostgreSQL
Snowflake
Azure
Airflow
dbt
Spark
Kafka
Python
“Atualizaram nossos painéis e otimizaram toda a engenharia de dados da Think Ball. Os relatórios ficaram mais rápidos, confiáveis e passaram a auxiliar nas decisões do dia a dia.”
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Qual a diferença entre engenharia de dados e BI?
A engenharia de dados busca os dados nos sistemas, organiza, testa e mantém tudo atualizado. O BI usa essa base para montar indicadores e painéis. Sem a primeira, o painel fica bonito em cima de números que não batem.
Preciso trocar meu ERP ou outros sistemas?
Não. Lemos os dados do ERP que você já usa, como Protheus, SAP, Senior, Sankhya ou Datasul, por banco, API ou extração agendada, sem interferir na operação.
Data Warehouse, Data Lake ou Lakehouse: qual faz sentido?
Para a maioria das empresas de médio porte, com dados estruturados de ERP e CRM, um Data Warehouse em nuvem resolve com o menor custo. Data Lake e Lakehouse entram quando há muito volume, dados não estruturados ou planos de ciência de dados e IA. A escolha sai do diagnóstico.
Quanto tempo leva um projeto?
A primeira integração costuma entrar em produção entre 3 e 6 semanas. Um projeto completo, com várias fontes e áreas, leva de 8 a 16 semanas, com entregas incrementais a cada sprint.
Como fica a LGPD?
Aplicamos controle de acesso por perfil, mascaramento de dados pessoais, registro de quem acessou o quê e linhagem até o sistema de origem. As regras finais devem ser validadas com o jurídico ou o encarregado de dados (DPO) da empresa.
Minha equipe consegue manter depois?
Sim. Os pipelines ficam versionados e documentados, com dicionário de dados, monitoramento e alertas. No handover treinamos o time, e o suporte contínuo é opcional.
Quanto custa um projeto de engenharia de dados?
Depende do número de fontes, do volume e da complexidade das regras. Depois do diagnóstico apresentamos escopo, prazo e investimento, antes de qualquer contratação. O custo de nuvem costuma ser menor do que se imagina para empresas de médio porte.
Quanto tempo sua equipe gasta juntando dados hoje?
No diagnóstico, mapeamos suas fontes, medimos as horas gastas em consolidação manual e devolvemos uma arquitetura recomendada, com prazo e investimento estimados antes de qualquer contratação.