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- Dados e BI
Dados brutos viram decisões estratégicas.
Arquitetura de dados moderna, dashboards executivos, modelos preditivos e governança LGPD, entregues por um time sênior do diagnóstico à sustentação.
Não vendemos tecnologia: ajudamos a escolher. Desenhamos a arquitetura, construímos os pipelines e entregamos dashboards e modelos que rodam em produção, com governança desde o primeiro dia.
Da fonte ao insight, numa plataforma única
Quatro camadas, origem, ingestão, armazenamento e consumo, com integração nativa e observabilidade de ponta a ponta.
- ERPPedidos, fiscal e estoque
- CRMClientes e oportunidades
- E-commerceLoja, APIs e eventos
- Ingestão e CDCFivetran e Airbyte
- PipelinesOrquestração em Airflow
- Data warehouseSnowflake ou BigQuery
- Modelagemdbt, testes e documentação
- Qualidade e LGPDLineage e observabilidade
- BI e dashboardsPower BI ou Looker
- Analytics e MLPrevisão e scoring
- DecisãoKPIs confiáveis por área
Arquitetura de referência. As ferramentas de cada camada mudam conforme a stack que a empresa já usa.
O que entregamos em dados
Quatro frentes tocadas pelo mesmo squad, com analytics engineer, data engineer e cientista de dados no mesmo time.
Engenharia de dados
Pipelines confiáveis que rodam sozinhos, com orquestração, testes automatizados, observabilidade e CI/CD. Acabou o cron job perdido numa máquina virtual.
- Warehouse em Snowflake, BigQuery ou Databricks, com modelagem dimensional.
- Ingestão ELT com Fivetran, Airbyte e captura de mudanças (CDC).
- Transformações em dbt, versionadas, testadas e documentadas.
- Orquestração em Airflow e deploy de modelos por CI/CD.
BI e dashboards
Power BI, Tableau ou Looker com modelagem semântica sólida, segurança por linha e atualização confiável. Adoção real, não só dashboards bonitos.
- Modelagem em estrela (Kimball) e métricas DAX otimizadas.
- Segurança por linha (RLS) e workspaces por área.
- Refresh incremental e pipelines de deploy em Dev, QA e Prod.
- LookML versionado e analytics embarcado em produtos digitais.
Governança e qualidade
Governança de verdade, não política em PDF: catálogo, lineage, contratos de dados e LGPD desde o primeiro dia.
- Catálogo de dados e glossário de negócio versionado.
- Lineage automático da fonte ao dashboard.
- Mascaramento dinâmico, tokenização e direitos do titular.
- Alertas de atualização, volume e mudança de schema.
Analytics avançado
Do dashboard à decisão automatizada: modelos preditivos, IA generativa e automações que rodam em produção.
- Previsão de demanda com séries temporais e redes neurais.
- Propensão de compra, churn e LTV por cliente.
- Perguntas em linguagem natural sobre o warehouse.
- MLOps com Vertex AI, SageMaker e MLflow.
Qual ferramenta faz sentido para você
Somos agnósticos de stack. No diagnóstico, a escolha sai do perfil de quem vai usar, da maturidade analítica e do custo total da operação, não de um pacote fechado.
Qual a maturidade de dados da sua empresa?
Quatro estágios, do relatório em planilha à decisão automatizada. O diagnóstico mostra onde a operação está e os próximos passos.
Reativo
Planilhas e exports manuais. Cada área tem o próprio número.
- Centralizar os dados num warehouse cloud.
- Trocar planilhas críticas por dashboards versionados.
- Inventariar fontes e dados pessoais (LGPD).
Repetível
Banco operacional e relatórios pontuais, que levam dias para sair.
- Transformações versionadas e testadas em dbt.
- Catálogo de dados com glossário de negócio.
- Metas de atualização e qualidade por pipeline.
Gerenciado
Warehouse centralizado e métricas alinhadas entre as áreas.
- Observabilidade de dados.
- Time de analytics engineering estruturado.
- Primeiros modelos de ML operados com MLOps.
Otimizado
Fonte única da verdade, com lineage e auditoria contínua.
- IA generativa e self-service avançado.
- Data products e arquitetura mesh.
- Dados servidos às áreas por APIs internas.
Diagnóstico de maturidade em dados
Cinco perguntas, cerca de dois minutos. No fim, você vê o estágio da sua operação e três próximos passos para avançar.
As respostas ficam no seu navegador. Nada é enviado até você pedir o diagnóstico por e-mail.
Pergunta 1 de 5
Quatro etapas para virar uma operação orientada por dados
- 1
Discovery e assessment
Mapeamos fontes, KPIs, lacunas e objetivos de negócio e entregamos o roadmap.
- 2
Arquitetura e MVP
Desenhamos a stack e colocamos o primeiro caso de uso em produção.
- 3
Escala
Adicionamos novas fontes, dashboards, modelos e governança.
- 4
Sustentação
Time dedicado à evolução, com observabilidade e monitoramento contínuo.
Perguntas frequentes
Por onde começa um projeto de dados com a CCX?
Pelo diagnóstico de maturidade: mapeamos fontes, KPIs por área, gargalos e objetivos. Dali sai o roadmap e o primeiro caso de uso, que vai para produção antes de qualquer expansão.
Vocês trabalham com qual ferramenta de BI?
Com Power BI, Tableau, Looker e Metabase. Somos agnósticos de stack: a escolha depende do perfil de quem consome, da maturidade analítica e do custo total, e não de um pacote fechado.
Precisamos de um data warehouse?
Se os números vivem em planilhas e em bancos operacionais, centralizar num warehouse cloud (Snowflake, BigQuery ou Databricks) costuma ser o primeiro passo. É o que dá uma fonte única da verdade para dashboards e modelos.
Como a LGPD entra no projeto?
Desde o primeiro dia: mapeamento de dados pessoais, mascaramento dinâmico e tokenização, direitos do titular, bases legais auditáveis e logs de acesso com retenção configurável.
Dá para usar IA sobre os nossos dados?
Sim. Com uma camada semântica validada, é possível fazer perguntas em linguagem natural ao warehouse, além de modelos de previsão de demanda, churn e LTV em produção.
O conhecimento fica com o nosso time?
Fica. Toda entrega sai documentada em dbt docs, com catálogo consultável e treinamento por perfil: executivo, analista e técnico.
A CCX continua depois da entrega?
Na etapa de sustentação, um time dedicado cuida da evolução da plataforma, da observabilidade dos pipelines e do monitoramento contínuo.
Guia de dados e BI enterprise
A stack moderna para decisão em tempo real: arquitetura, warehouse, BI, governança e IA aplicada, do jeito que a CCX implementa.
Arquitetura moderna: lakehouse, ELT e camadas Medallion
A arquitetura de referência combina as camadas Bronze (dado bruto), Silver (limpo e conformado) e Gold (pronto para o negócio) sobre um lakehouse ou warehouse. Isso separa responsabilidades, permite reprocessar sem duplicar e dá rastreabilidade de ponta a ponta.
A ingestão é ELT, não ETL: Fivetran para conectores SaaS, Airbyte para conectores próprios e CDC para bancos transacionais. As transformações ficam em dbt, com testes, documentação e CI/CD, e a observabilidade avisa o time antes de o problema chegar ao dashboard.
Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks
Snowflake separa computação e armazenamento e roda em AWS, Azure e GCP. BigQuery é serverless e a escolha natural para quem já está no Google Cloud. Redshift faz sentido para operações muito apoiadas na AWS. Databricks é a escolha quando ML e engenharia em Spark viram o centro do produto.
Na maioria dos projetos, a primeira stack é Snowflake, dbt e Fivetran com a ferramenta de BI que o time já usa, e evolui para Databricks quando ML passa a ser central.
Power BI, Tableau, Looker ou Metabase
Power BI encaixa em operações Microsoft com muitos consumidores casuais. Tableau vence na exploração visual profunda. Looker é BI como código, com camada semântica rigorosa e analytics embarcado. Metabase atende times enxutos que querem BI sem burocracia.
A CCX implementa as quatro e ajuda a escolher pelo perfil de usuário, maturidade analítica e custo total.
Governança, LGPD e cultura de dados
A maioria dos projetos falha por falta de dono e de processo, não de tecnologia. O framework é enxuto: donos de dados no negócio, stewards no time de dados, catálogo, contratos de dados entre produtores e consumidores e um comitê que aprova mudanças na camada Gold.
Na LGPD: classificação de dados pessoais, mascaramento por políticas no warehouse, pseudonimização e direito ao esquecimento com trilha de auditoria. A cultura de dados entra no escopo, com documentação acessível ao negócio e treinamento por perfil.
IA aplicada: do warehouse ao agente em produção
A stack de dados alimenta três tipos de IA: analytics preditiva (churn, LTV, previsão), recomendação em produção via feature store e IA generativa conectada ao warehouse, com agentes que respondem perguntas do negócio em linguagem natural.
A camada semântica é pré-requisito: sem ela, o agente inventa métricas. Por isso recomendamos começar por perguntas em linguagem natural sobre a camada semântica antes de partir para agentes complexos.
Fale com um arquiteto de dados.
Trinta minutos com um engenheiro da CCX, sem custo, para mapear sua stack atual, os gargalos e o caminho até uma operação orientada por dados.