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Data lake e engenharia de dados: Todos os dados da empresa num lugar só, tratados e prontos para responder.

Coleta, tratamento e guarda de grandes volumes de dados, em lote ou em tempo real, com a base pronta para painéis, relatórios e IA.

01 · Onde costuma entrar

Onde costuma entrar.

Para empresas com muito dado espalhado em muitos sistemas: redes com filiais, operações com sensores ou rastreadores, empresas que já têm painéis e esbarram no volume, e quem quer usar IA com os próprios dados.

  • varejo

    O histórico de vendas de todas as lojas, de anos, num lugar só, para comparar filiais e prever reposição.

  • logística

    Posições dos rastreadores e eventos de entrega chegando em tempo real, prontos para calcular atraso e rota.

  • agro

    Dados de estações, sensores de campo e máquinas reunidos por talhão e por safra.

  • indústria

    Leituras de sensores e apontamentos de produção guardados com histórico, para achar a causa da perda.

  • educação

    O desempenho dos alunos ao longo dos anos, vindo de sistemas diferentes, reunido para a coordenação acompanhar.

02 · Como funciona

Como funciona.

  1. 01 · Entra

    Os dados chegam de muitas fontes, em lote ou em tempo real.

  2. 02 · Acontece

    São guardados como chegaram, tratados e conferidos, com o registro de onde veio cada um.

  3. 03 · Sai

    A base pronta para painéis, relatórios, sistemas e IA.

03 · O que é entregue

O que é entregue.

  • O desenho da base: de onde vem cada dado, onde fica e quem usa.
  • Os caminhos de coleta e tratamento (ETL e ELT), em lote ou em tempo real.
  • A base em camadas: o dado bruto como chegou, o dado tratado e o dado pronto para uso.
  • Qualidade e origem: regras de validação e o registro de onde veio cada dado.
  • O gasto de nuvem acompanhado desde o primeiro dia, em conta da empresa.
  • Acesso pronto para painéis, relatórios, sistemas e IA.

04 · Antes de começar

O limite, dito antes.

Nem toda empresa precisa de data lake. Com pouco volume, um banco bem organizado e um painel resolvem, e isso é dito antes. O data lake vale quando o volume, a variedade de fontes ou a velocidade dos dados passam do que um banco comum aguenta.

05 · Como começa

Começa pelo inventário das fontes de dados e pela pergunta que hoje não tem resposta porque os dados não se encontram.

O primeiro módulo leva duas ou três fontes até um uso real.

  1. 01 · Próximo passo

    Entender

    Ver de perto como a operação funciona hoje, com quem faz o trabalho.

  2. 02

    Propor

    Uma proposta escrita para aquela demanda: escopo, prazo, preço e suporte, num contrato próprio.

  3. 03

    Construir

    Um módulo por vez, começando pelo que mais pesa. Cada entrega entra em uso.

  4. 04

    Acompanhar

    Ajustes, dúvidas da equipe e módulos novos, como combinado em contrato.

Como cada projeto acontece

06 · Sem caixa-preta

Sem caixa-preta.

Outra pessoa consegue continuar. O trabalho é feito assim desde a primeira semana.

  • Documentação em português, feita durante a construção.
  • O histórico de cada mudança, desde a primeira semana.
  • Hospedagem e domínio em contas no nome da empresa.
  • Os dados da empresa exportáveis, a qualquer hora.

Escopo, prazo, preço e suporte são definidos no contrato de cada projeto. De quem é o código também se combina ali, antes de assinar.

07 · Quem constrói

Quem conversa com você é quem constrói.

2018

No mercado desde

Pedro Strapasson é uma empresa de desenvolvimento e integração de sistemas: tecnologia sob medida para o jeito que cada empresa trabalha. Cada projeto começa por um levantamento da operação e segue em entregas curtas, com documentação, versionamento e uma passagem organizada para quem for cuidar do sistema. Por trás está uma trajetória no mercado desde 2018, com anos em big data e sistemas críticos de grande porte para órgãos públicos: alto volume de dados, processamento em tempo real e pouca margem para erro.

Da trajetória

O primeiro contrato próprio foi um sistema para um fabricante de estações meteorológicas: os dados coletados pelas estações chegavam ao site do fabricante, cada cliente com as suas estações, e viravam gráficos.

Mais sobre quem constrói

08 · Perguntas

O que costuma ser perguntado.

Sobre data lake

Qual a diferença entre data lake e BI?

O BI é a tela com os números. O data lake é a base por trás: onde os dados de todas as fontes chegam, são tratados e ficam guardados com histórico. Com pouco dado, o painel lê direto dos sistemas. Com muito, precisa da base.

Vai ficar caro na nuvem?

O custo é estimado na proposta e acompanhado desde o primeiro dia, com alerta de gasto. A arquitetura é escolhida pelo volume real da empresa, não pelo maior possível.

Dá conta de volume grande?

Sim. A trajetória inclui anos em big data e sistemas críticos de grande porte para órgãos públicos, com alto volume de dados e processamento em tempo real.

Sobre o trabalho

Quanto custa?

Não existe tabela. Cada demanda recebe uma proposta própria, com escopo, prazo, preço e suporte por escrito, depois de entender o processo. O número vem com base, não no escuro.

Quem vai fazer o meu projeto?

Pedro Strapasson, do começo ao fim. Quem conversa com você é quem constrói.

09 · Combina com

Costuma andar junto.

Um projeto costuma juntar mais de uma solução, sempre com proposta própria.

10 · Contato

Conte como funciona hoje.

Não precisa saber o nome técnico de nada. Quem responde é o próprio Pedro.

Atendimento remoto ou presencial, conforme o projeto

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