O problema que resolvemos
A maioria das empresas tem dados dispersos em dezenas de sistemas: CRM, ERP, planilhas e bancos de dados legados. Gerar um relatório confiável leva dias. Tomar uma decisão com base em dados reais é quase impossível.
Dados em silos, relatórios manuais no Excel, semanas para responder a uma pergunta de negócio, decisões baseadas na intuição.
Dados centralizados no BigQuery , dashboards em tempo real no Looker, respostas em segundos, decisões baseadas em dados.
Dados e IA já não são dois projetos separados
O Google transformou BigQuery em uma plataforma completa de dados a IA — o que chama de Nuvem de Dados com Capacidade de Agente. Os mesmos dados que alimentam seus dashboards alimentam seus agentes de IA. Por isso, construir uma boa plataforma de dados é o primeiro passo de qualquer estratégia de IA.
Com o Conversational Analytics (disponível no BigQuery e no Looker), qualquer pessoa da equipe faz perguntas em linguagem natural e obtém respostas na hora — sem SQL e sem precisar esperar por um dashboard.
Os agentes de dados do Google (engenharia e ciência de dados, já disponíveis) criam pipelines, monitoram a qualidade dos dados e automatizam modelos preditivos — sua plataforma torna-se cada vez mais autossustentável.
A camada semântica do Looker define uma fonte única de verdade para métricas e dimensões: segundo o Google, ela melhora em até dois terços a precisão das respostas da IA. Sem dados governados, a IA alucina.
Os agentes analíticos que desenvolvemos no BigQuery e no Looker são publicados diretamente no Gemini Enterprise , para que toda a sua equipe trabalhe com dados em tempo real.
Conheça Gemini Enterprise →Nosso framework de 5 pilares
Não vendemos ferramentas isoladas — guiamos você em uma jornada completa de dados com uma estrutura comprovada:
Definimos quais dados você precisa, onde eles estão e como devem fluir. Criamos um roteiro claro: o que migrar primeiro, quais métricas importam e como medir o ROI.
Implementamos BigQuery como seu data warehouse central: serverless, sem infraestrutura para gerenciar e com consultas em petabytes realizadas em segundos. Conectamos todas as suas fontes de dados com pipelines automatizados (Dataflow, Pub/Sub).
Dashboards interativos que são atualizados em tempo real. Relatórios self-service para que cada departamento acesse suas métricas sem depender da TI. Alertas automáticos quando algo foge do padrão.
Modelos preditivos com BigQuery ML e Vertex AI diretamente no seu data warehouse, e análise conversacional para consultar dados em linguagem natural. Previsão de demanda, detecção de anomalias, segmentação de clientes — sem a necessidade de cientistas de dados na equipe.
Gestão de mudanças, treinamento de equipes, governança e catálogo de dados com Dataplex, e suporte gerenciado para que a plataforma evolua com o seu negócio.
Como começamos: três formas de trabalhar conosco
Sem projetos intermináveis nem licenças de que você não precisa. Começamos pequeno, demonstramos valor e escalamos:
Auditamos suas fontes de dados, avaliamos sua maturidade analítica e entregamos um roadmap priorizado com ROI estimado por caso de uso.
BigQuery como warehouse central, pipelines automatizados com Dataflow e seus primeiros dashboards do Looker em produção. Equipe dedicada — arquiteto de dados, engenheiros e PM — e treinamento incluído.
Governança com Dataplex, otimização de custos, novos casos de uso de IA e agentes, e suporte gerenciado. A plataforma evolui com o seu negócio.
Casos de uso por setor
Isso não é teoria — são os cenários reais que implementamos para nossos clientes:
BigQuery ML para prever a demanda por SKU e sazonalidade. Redução de rupturas de estoque e excesso de estoque com modelos treinados com base em dados históricos de vendas.
Streaming analytics com Pub/Sub + Dataflow para detectar transações suspeitas em milissegundos. Modelos de detecção de anomalias com Vertex AI .
Unificação de dados do Google Ads, CRM e web analytics no BigQuery . Dashboards no Looker para visualizar o ROI real por canal, campanha e segmento.
Análise de dados de frota, tempos de entrega e custos operacionais. Dashboards operacionais que exibem KPIs em tempo real.
Por que BigQuery e não outra solução?
Serverless, sem infraestrutura. Pagamento por consulta. Escala até petabytes sem configuração. ML, busca vetorial e agentes de IA integrados.
Requer o gerenciamento de clusters. Escalabilidade manual. Custos de armazenamento separados.
Hardware caro, licenças, manutenção. Escalabilidade em semanas. Custos fixos elevados.
Stack tecnológico que implementamos
Perguntas frequentes
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