ETL por lotes com 24h de atraso, sem visibilidade em tempo real da operação.
Deixa de decidir com
dados desatualizados.
Plataformas de dados modernas que transformam informação em bruto em inteligência governada à escala.
De confiança em toda a Europa
Setores que servimos.
Equipas de engenharia em setores regulados e críticos — cada projeto auditado, documentado e levado a nível de produção.
Banca e pagamentos
FinTech
Infraestrutura de pagamentos e core bancário em conformidade com PCI-DSS — latência p99 abaixo de 100 ms, trilho de auditoria ponta a ponta e tokenização no edge.
PCI-DSS · ISO 27001
Dados de doentes
Saúde
Pipelines de dados de doentes alinhados com HIPAA
HIPAA · SOC2
5G e redes
Telecomunicações
Observabilidade do core 5G à escala
NFV · ETSI MANO
Retalho e marketplaces
E-Commerce
99.99% de disponibilidade em picos de tráfego
PCI-DSS · GDPR
Soberano e público
Governo
Cloud soberana com trilho de auditoria completo
eIDAS · FIPS 140-2
Frotas e IoT
Logística
Rastreio de frotas em tempo real e ingestão IoT
MQTT · OPC-UA
PB-ScaleProcessamento de dados
Tempo realPipelines de streaming
99.9%SLA de qualidade de dados
MultiorigemPronto a integrar
O que entregamos
Os nossos serviços de dados
Soluções de dados de ponta a ponta para empresas modernas
Corta 70% dos custos de licenças passando para plataformas cloud modernas. Tratamos da migração sem atrito de bases de dados, warehouses e data lakes, sem indisponibilidade e com validação completa da integridade dos dados.
↓ 70% custo de licenças · 0 perda de dadosSubstitui os atrasos do batch por inteligência em tempo real. Construímos pipelines ETL/ELT robustos com Kafka, Spark, Airflow e dbt que processam dados em minutos em vez de horas.
de tempo real a 5 min de latência · orquestração automatizadaConsolida os dados dispersos numa única fonte de verdade. Desenhamos e implementamos soluções de armazenamento escaláveis sobre Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks, com uma governação a sério.
escala PB · fonte única de verdadeDá a cada equipa a capacidade de responder às suas próprias perguntas. Entregamos dashboards de BI de autosserviço e analítica avançada com Looker, Metabase ou Grafana que sustentam decisões baseadas em dados.
200+ dashboards de autosserviço · ↓ 80% tempo de relatóriosAlimenta as tuas iniciativas de IA com dados limpos e prontos a usar como features. Construímos pipelines de ML e infraestrutura de implementação de modelos que transformam dados em bruto em analítica preditiva.
feature stores · pipelines de treino automatizadosCumpre os requisitos regulamentares sem perder velocidade. Implementamos frameworks de qualidade de dados, rastreio de linhagem, controlos de acesso e catalogação que geram confiança nos teus dados.
SLA de qualidade de dados de 99.9% · pronto para auditoriaAvaliação gratuita
Pede uma avaliação gratuita de Data Engineering
Os nossos engenheiros analisam a tua configuração atual e entregam um roteiro priorizado — sem compromisso.
Projeto real
Plataforma de dados em tempo real para uma empresa de logística
01 / 02
Uma empresa de logística dependia de um ETL por lotes com 24 horas de atraso, o que deixava as equipas de operação às cegas sobre a atividade da frota em tempo real e gerava ineficiência em toda a cadeia de fornecimento.
Tech stack
Apache KafkaSparkAirflowdbtPostgreSQLRedshiftGrafana
Plataforma de streaming orientada a eventos com Kafka + Spark, dbt para as transformações e orquestração com Airflow.
Latência de dados de 24h para menos de 5 minutos, 40% menos tempo de frota parada e dashboards de BI de autosserviço.
Resultados e método
Engenharia de dados para equipas prontas a decidir
Uma organização de dados moderna precisa de pipelines fiáveis, modelos consistentes e uma governação que permita às equipas mover-se depressa sem comprometer a qualidade. Construímos as bases que sustentam a analítica, as iniciativas de IA e o reporting operacional com clareza e escala.
Business outcomes
- 01
Dados fiáveis para cada equipa
Modelos padronizados, linhagem e validação dão aos responsáveis confiança em cada métrica.
- 02
Decisões mais rápidas à escala
Os pipelines em tempo real e por lotes entregam dados limpos às equipas de analítica, ML e produto.
- 03
Infraestrutura consciente do custo
Armazenamento, computação e orquestração otimizados reduzem o desperdício sem sacrificar o desempenho.
How we implement
- 01
Descobrir e mapear
Analisamos as tuas fontes, definimos a arquitetura de destino e priorizamos os domínios de dados de maior impacto.
- 02
Construir e automatizar
Entregamos pipelines, modelos e orquestração com monitorização, testes e governação incorporados.
- 03
Levar os insights à operação
Habilitamos BI, analítica de autosserviço e fluxos de ML com otimização contínua.
Modelo de colaboração
Como trabalhamos
Da primeira chamada à produção — um modelo de colaboração comprovado em 4 passos que mantém a conversa transparente e a velocidade honesta.
- 01
Descoberta
Auditamos o teu stack atual, identificamos lacunas e alinhamos os objetivos de negócio.
- 02
Avaliação
Um roteiro detalhado com prioridades, estimativas de esforço e quick wins.
- 03
Implementação
Os nossos engenheiros integram-se na tua equipa e executam sprint a sprint.
- 04
Suporte
Monitorização contínua, otimização e transferência de conhecimento para a tua equipa.
Disciplinas relacionadas
Serviços relacionados
Práticas adjacentes que combinam bem com esta — a maioria dos projetos junta duas ou três.
Dúvidas habituais
Perguntas frequentes
Respostas práticas sobre âmbito, prazos e como costumam ser os projetos com a nossa equipa de Data Engineering.
Uma plataforma de dados de base com pipelines, warehouse e BI demora normalmente de 8 a 12 semanas. O streaming em tempo real acrescenta 4 a 6 semanas. Começamos com uma avaliação de 2 semanas para mapear o teu panorama de dados e definir prioridades.
Trabalhamos com Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Apache Kafka, Spark, Airflow, dbt, Fivetran e outras. Escolhemos as ferramentas em função dos teus requisitos, da infraestrutura que já tens e das capacidades da equipa.
Uma revisão do teu panorama de dados atual, dos sistemas de origem, da arquitetura de pipelines e da maturidade analítica. Recebes um relatório com recomendações de arquitetura, a justificação da seleção de ferramentas e um roteiro de implementação priorizado.
Sim. Já migrámos warehouses de Oracle, SQL Server e Teradata para plataformas cloud modernas como Snowflake e BigQuery. Tratamos da conversão de esquemas, da refactorização do ETL e da validação de dados sem qualquer perda.
Implementamos verificações automatizadas de qualidade de dados em cada etapa do pipeline com ferramentas como os testes do dbt, o Great Expectations e frameworks de validação à medida. A deteção de anomalias, a monitorização de frescura e o rastreio de linhagem dão visibilidade de ponta a ponta.
Fala com os nossos engenheiros
Vamos falar sobre a tua estratégia de Data Engineering
Quer estejas a começar do zero ou a escalar o que já tens, os nossos engenheiros estão prontos para ajudar.