Dados · Integração · IA

Conectando fontes, transformando dados e ativando agentes de IA.

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continai

( Metodologia )

Projetos de dados falham quando tentam entregar tudo de uma vez. O nosso método protege os dados, organiza a memória corporativa e coloca a IA para operar com governança.

01 Descobrir
02 Arquitetar
03 Construir
04 Ativar
05 Evoluir

Ciclo

contínuo

( Princípios )

01

Fundação de Dados

Agente bom é agente com dado consolidado, testado e com dono.

02

Segurança dos dados

Segurança em nível de linha (RLS) e de coluna: cada usuário e cada agente enxerga só os dados que tem permissão para ver, com políticas aplicadas direto na plataforma e trilha de auditoria completa.

03

Modelagem e Memória Corporativa

Regras de negócio, métricas e contexto organizados em um modelo único, que pessoas e agentes consultam com a mesma fonte de verdade.

04

IA Governada

Agentes com políticas, limites e aprovações claras: cada decisão é rastreável e explicável.

Cinco fases, um ciclo que não termina. Do diagnóstico ao agente de IA em produção — e de volta ao começo, com novos casos de uso.

  1. 1

    Descobrir

    2 semanas

    Antes do código, o mapa.

    Mapeamos fontes, sistemas e pessoas. Medimos a maturidade de dados e priorizamos casos de uso pelo valor que geram para o negócio.

    • Mapa de fontes e sistemas
    • Diagnóstico de maturidade
    • Backlog priorizado por valor
  2. 2

    Arquitetar

    1–2 semanas

    A arquitetura certa para o seu tamanho.

    Desenhamos a arquitetura alvo — lakehouse, integrações, segurança e custos — com decisões registradas e reversíveis.

    • Blueprint da plataforma
    • Estimativa de custos (FinOps)
    • Plano de governança e acesso
  3. 3

    Construir

    Sprints de 2 semanas

    Valor em produção a cada sprint.

    Ingestão, camadas, modelagem e testes de qualidade, entregues em fatias verticais. Nada fica meses no laboratório.

    • Pipelines em produção
    • Data contracts e testes
    • Catálogo e linhagem
  4. 4

    Ativar

    Contínuo

    IA em cima de dado confiável.

    Com a base pronta, ativamos o dado: agentes de IA com humano no loop, dashboards, APIs e servidores MCP para a IA da sua empresa.

    • Agentes de IA auditáveis
    • Dashboards e métricas
    • APIs e MCP
  5. 5

    Evoluir

    Contínuo

    Uma plataforma que melhora todo mês.

    Observabilidade, SLAs e FinOps. Medimos uso e valor, e o ciclo recomeça com novos casos de uso — por isso, contínuo.

    • Observabilidade e SLAs
    • Relatório mensal de valor
    • Roadmap trimestral

( Na prática )

Semanas 1–2

Diagnóstico

Mapa de fontes, maturidade e backlog priorizado. Você sai com um plano, mesmo que não siga com a gente.

Semanas 3–6

Primeira fatia

Arquitetura alvo aprovada e o primeiro caso de uso com dado integrado, testado e em produção.

Semanas 7–12

Ativação

Indicadores confiáveis e o primeiro agente de IA trabalhando com humano no loop.