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BI e dados

Business Intelligence e dados

Nossa origem e a fundação de qualquer projeto de IA sério. Modelagem de dados, rotinas de carga automática e painéis em Power BI onde a decisão fica óbvia. Sem dado organizado, automação erra e IA responde bonito sobre informação errada.

O que está incluso

Escopo da entrega

  • Diagnóstico das fontes de dados e do processo decisório atual
  • Definição de indicadores junto às áreas de negócio
  • Modelagem dimensional e camada semântica em Power BI
  • Rotinas de ETL e atualização automática
  • Design de dashboards com foco em quem vai usar
  • Documentação técnica e dicionário de indicadores

Como conduzimos

O processo, etapa por etapa

  1. 01

    Diagnóstico

    Mapeamos onde o dado nasce, quem decide com ele e o que hoje é feito na mão. Sai daqui o escopo real — não o imaginado.

  2. 02

    Definição de indicadores

    Cada número precisa de dono e de uma regra de cálculo escrita. Definimos os indicadores com as áreas antes de escrever uma linha de código.

  3. 03

    Modelagem e carga

    Construímos o modelo de dados e as rotinas de atualização. O dado passa a chegar sozinho, no horário, sem alguém abrindo planilha.

  4. 04

    Entrega e governança

    Publicação, controle de acesso, documentação e treino do time. O ambiente fica com você, não conosco.

Dúvidas sobre bi e dados

Preciso ter BI antes de fazer um projeto de IA?

Não necessariamente, mas há uma relação direta. Se o projeto de IA depende de números da operação, a qualidade da resposta é limitada pela qualidade do dado — uma IA respondendo com convicção sobre base errada é pior que não ter IA. Já projetos de IA sobre documentos e texto não dependem de BI e podem começar antes.

Quanto tempo leva um projeto de BI?

Um primeiro painel em produção costuma sair entre 4 e 8 semanas; projetos com muitas fontes e regras complexas levam mais. No diagnóstico já entregamos um cronograma com marcos claros.

Posso integrar todos os tipos de dados?

Em geral, sim. É possível integrar arquivos e bancos de dados locais e em nuvem: Excel e CSV, SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, ERPs como Protheus e SAP, APIs REST, planilhas do Google e serviços SaaS.

Quer avaliar esse serviço para a sua empresa?

Conte o cenário; respondemos com um caminho concreto.

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