Dados que alimentam decisões reais
Pipelines de eventos em tempo real, analytics de produto e data warehousing para SaaS que precisam de inteligência sobre o que acontece na plataforma.
Solicitar proposta →O que entregamos
Pipelines em Tempo Real
Arquitetura de eventos com Kafka ou AWS MSK. Processamento de streams para features como feed em tempo real, alertas e sincronização.
Data Warehouse
Modelagem e implementação de data warehouse com ClickHouse ou Redshift para analytics de produto e business intelligence.
Analytics de Produto
Pipeline de eventos do produto para entender uso, ativação, retenção e churn com dados confiáveis e frescos.
Integração de Sistemas
ETL/ELT entre sistemas legados, CRMs, ERPs e sua plataforma SaaS. Dados consistentes em todos os sistemas.
Otimização de Banco
Análise de queries lentas, índices, particionamento e estratégias de sharding para PostgreSQL em alto volume.
Fundação para AI/ML
Estrutura de dados pronta para features de inteligência artificial — feature store, embeddings e pipelines de treinamento.
Perguntas frequentes
Quando meu SaaS precisa de Kafka?
Quando você tem múltiplos sistemas consumindo os mesmos eventos, precisa de replay de eventos para auditoria, ou volume acima de 10.000 eventos/segundo. Para a maioria dos MVPs, BullMQ + Redis é suficiente.
Qual é a diferença entre data warehouse e banco de dados operacional?
Banco operacional (PostgreSQL) é otimizado para leitura/escrita transacional do produto. Data warehouse (ClickHouse, Redshift) é otimizado para queries analíticas sobre grandes volumes de dados históricos — consultas que fariam o banco operacional cair.
Precisamos de engenharia de dados antes de ter muitos usuários?
Não necessariamente. Mas vale investir quando você precisa responder perguntas de produto que o banco operacional não aguenta, ou quando há decisões de negócio que dependem de dados integrados de múltiplas fontes.
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