Quando faz sentido nos chamar
Você provavelmente está aqui por um destes motivos: dashboards que travam no meio do mês, pipelines que quebram e ninguém sabe direito onde, custo de nuvem subindo sem correlação com receita, ou dados fragmentados entre planilhas, sistemas legados e um data lake que ninguém confia mais.
Nós resolvemos cada um desses cenários com o mesmo rigor de engenharia — não com gambiarra.
Performance e custo, tratados como o mesmo problema
A maior parte das contas altas de nuvem em analytics vem de queries mal escritas e rotinas de extração desalinhadas com o negócio. Fazemos o trabalho invisível: revisão de planos de execução, particionamento correto, materializações onde valem a pena, ajuste de janelas de ingestão. Não é raro entregar o mesmo dashboard rodando mais rápido e custando uma fração do que custava antes.
Pipelines modulares, não código de autor
Nada de fluxo que só uma pessoa entende. Cada pipeline que entregamos é:
- Modular: quebrado em passos independentes, com contrato claro entre eles.
- Testado: validações de schema, de volume e de negócio antes de gravar no destino.
- Automatizado: orquestração em Airflow (ou equivalente), com alerta que chega antes do problema virar reunião de emergência.
- Documentado: linhagem, decisões e trade-offs escritos onde o próximo engenheiro vai procurar.
Auditoria e migração de ambientes legados
Antes de propor reescrever, escutamos. Fazemos diagnóstico técnico da infraestrutura atual, mapeando riscos, duplicidades e pontos únicos de falha. Quando a migração é o caminho, executamos com integridade de dados garantida — checksum e reconciliação em cada etapa — e um plano de rollback que não é só teoria.
Databricks e Lakebase
Quando o ambiente é Databricks, tratamos aplicativo e painel como cargas diferentes: o Lakebase — o Postgres do ecossistema Databricks — atende o lado transacional, e o painel lê a camada analítica, não a tabela quente. Do lado Postgres cuidamos de papéis e dono das tabelas, usuário só de leitura para quem consome, extensões e schema no lugar certo e índices de busca quando a consulta pede.
Stack que dominamos em produção
PostgreSQL, Apache Airflow, PySpark, Databricks, Delta Lake, Power BI, dbt. Escolhemos a ferramenta pelo problema — não o contrário.