Arquitetura de Dados em Nuvem: de Silos a Lakehouse
Data warehouse, data lake e ferramentas de BI que não conversam entre si custam caro em duplicação de dados e decisões tomadas com informação desatualizada. A LinspTI projeta arquiteturas de dados unificadas — do ingest em streaming ao modelo em produção — na AWS e no GCP.
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Dados duplicados entre warehouse e data lake
Cada time mantém sua própria cópia "oficial" dos dados, e a reconciliação vira trabalho manual recorrente.
Modelos preditivos que nunca saem do notebook
Sem MLOps real — rastreabilidade de experimentos, monitoramento de data drift —, o modelo que funcionou no teste degrada sem ninguém perceber em produção.
Consultas analíticas lentas em volumes grandes
Relatórios que deveriam levar segundos levam minutos porque a arquitetura de armazenamento não foi pensada para o volume atual.
Como a LinspTI resolve isso
Implementamos Lakehouse com Delta Lake, Data Mesh com governança via Unity Catalog e pipelines de streaming com Kinesis/Pub-Sub para eliminar a duplicação e destravar decisão em tempo real — parte do nosso pilar de Ciência de Dados & Decisão, com cases como o Diagnóstico Analítico DPN (3.500+ SKUs de estoque segmentados).
Vamos diagnosticar isso na sua operação?
Uma conversa técnica direta de 30 minutos com quem já implementou arquitetura de dados em nuvem em produção — sem discurso comercial genérico.
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