Engenharia de Dados no Azure e Microsoft Fabric
BI só é confiável quando a fundação de dados é sólida. Construímos data warehouses e lakehouses no ecossistema Microsoft — Azure Synapse, Microsoft Fabric e OneLake — com pipelines confiáveis no Data Factory que reúnem, limpam e reconciliam o dado de todos os sistemas em uma única fonte de verdade. É a diferença entre dez planilhas divergentes e um número em que a diretoria confia.
Resultados que entregamos
- Uma única fonte de verdade para toda a empresa
- Pipelines monitorados que avisam quando falham
- Dado fresco e reconciliado para o Power BI
- Arquitetura pronta para crescer sem estourar custo
O que entregamos
Data warehouse e lakehouse
Modelagem e implementação no Azure Synapse e no Microsoft Fabric, com camadas bem definidas (bronze, silver, gold).
Pipelines de dados (ETL/ELT)
Ingestão e transformação com Data Factory e dataflows, com monitoramento e alerta de falha.
OneLake e Direct Lake
Arquitetura sobre OneLake com Direct Lake para o Power BI ler dado em escala sem cópia.
Camada semântica governada
Regras de cálculo saem de dentro dos relatórios e passam a viver em uma camada reutilizável.
Migração de dados em escala
Movimentação de bancos legados e planilhas para uma plataforma moderna, com reconciliação linha a linha.
Otimização de custo de nuvem
Dimensionamento de capacity, ajuste de consulta e controle de consumo para a fatura não surpreender.
Como conduzimos
- 01
Mapeamento das fontes
Levantamos os sistemas, volumes, frequência e a qualidade do dado de origem.
- 02
Arquitetura de dados
Desenhamos a plataforma (warehouse, lakehouse, camadas) adequada ao seu volume e uso.
- 03
Construção dos pipelines
Implementamos ingestão e transformação com monitoramento e testes de qualidade.
- 04
Camada semântica e BI
Servimos o dado para o Power BI com modelos governados e KPIs padronizados.
- 05
Operação e evolução
Sustentamos os pipelines, otimizamos custo e evoluímos conforme novas fontes entram.
Entregáveis
- Data warehouse ou lakehouse em produção
- Pipelines de ingestão e transformação monitorados
- Camada semântica documentada
- Testes de qualidade e reconciliação de dados
- Documentação de arquitetura e linhagem
- Plano de otimização de custo de nuvem
Stack
Sobre Engenharia de Dados
Não é obrigatório para começar, mas é o que faz o BI escalar com confiança. Sem uma camada de dados governada, cada relatório replica regra de cálculo e os números divergem. Um warehouse ou lakehouse dá uma fonte única de verdade.
Microsoft Fabric é a plataforma unificada e o caminho estratégico da Microsoft, ótima para começar integrado ao Power BI via OneLake e Direct Lake. Synapse ainda faz sentido em ambientes já estabelecidos. Avaliamos volume, maturidade e custo antes de recomendar.
Sim, e raramente de uma vez. Migração séria é incremental: movemos o histórico em lote, mantemos os sistemas sincronizados, validamos a reconciliação linha a linha e só então cortamos. Big bang num fim de semana é tentador e arriscado.
Com disciplina de dimensionamento e otimização de consulta. A fatura estoura por consulta que varre tudo ou capacity generoso demais rodando ocioso. Monitoramos consumo e ajustamos o dimensionamento ao uso real.
Sim. A operação de dados é contínua — pipeline quebra, regra muda, fonte nova aparece. Oferecemos sustentação para manter tudo rodando, o que evita perder o time inteiro que o mercado leva embora.
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