Dados e IA
Pipelines, data warehouse e dashboards que juntam os dados espalhados pela empresa num lugar confiável.
Quase toda empresa já tem os dados de que precisa. O problema é que eles estão em cinco sistemas e duas planilhas, e cada área tem um número diferente para a mesma pergunta. Construímos a camada que integra essas fontes, organiza o histórico e entrega indicadores que o time consegue usar para decidir.
Benefícios
- Uma fonte única para os indicadores que a diretoria acompanha
- Pipelines que atualizam sozinhos, sem exportar planilha
- Dashboards com os KPIs que a sua operação usa, não os de template
- Governança: quem pode ver o quê, e de onde veio cada número
- Infraestrutura em AWS ou Google Cloud dimensionada para o volume real
- Base pronta para modelos de machine learning mais adiante
Processo
Arquitetura e integração
Conexão das fontes, APIs e sistemas legados em pipelines seguros.
Modelagem e armazenamento
Data warehouse ou data lake organizado, com regras de acesso definidas.
Análise e visualização
Dashboards com os KPIs definidos junto com quem vai usá-los.
Pilares
Engenharia de dados
Ingestão e tratamento de dados de várias fontes, em lote ou em tempo real.
Dashboards
Painéis montados a partir das perguntas que o time faz toda semana.
Data warehouse
Armazenamento que cresce com o volume e mantém o histórico organizado.
Visualização de dados
Gráficos que respondem uma pergunta de cada vez, sem enfeite.
Perguntas frequentes
O que a Cortex IQ constrói em um projeto de dados?
- Construímos a camada que integra ERP, CRM e planilhas em pipelines, organiza o histórico em um data warehouse ou data lake e entrega dashboards com os KPIs que a operação usa. A infraestrutura roda em AWS ou Google Cloud, dimensionada para o volume real, e fica pronta para modelos de machine learning mais adiante.
Como garantir que os números do dashboard batam entre as áreas?
- Os números batem quando existe uma fonte única para os indicadores e regras de governança que dizem quem pode ver o quê e de onde veio cada número. Os pipelines atualizam sozinhos, sem exportar planilha, e os KPIs são definidos junto com quem vai usá-los, não copiados de template.
Quais são as etapas de um projeto de dados e IA?
- São três etapas: arquitetura e integração, conectando fontes, APIs e sistemas legados em pipelines seguros; modelagem e armazenamento, com data warehouse ou data lake e regras de acesso definidas; e análise e visualização, com dashboards definidos junto com quem vai usá-los. Cada etapa é validada com a sua equipe antes da próxima.
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Indústrias que já usaram isso
Por que a Cortex IQ
2009
primeiro projeto em TI do fundador
10
cases publicados, com nome do cliente
4
nuvens parceiras: AWS, Google Cloud, Microsoft e Oracle
3
idiomas de atendimento: português, inglês e espanhol
Nuvens parceiras
