— camada de base —
Dados que uma equipe de ML pode usar de verdade
Construímos a infraestrutura de ingestão, limpeza e entrega que o seu projeto precisa antes de qualquer modelo ser treinado. Trabalho entregue como código, na sua nuvem, com documentação.
O que entregamos
Três formas de atuar — cada uma com escopo fixo, prazo definido e entregável claro. Sem hora extra oculta, sem dependência de plataforma proprietária.
Construção de Pipeline de Dados
Engajamento de 10 a 14 semanas que constrói as camadas de ingestão, limpeza e entrega que uma equipe de modelagem precisa. ERP, CRM e planilhas unificados em uma base confiável.
- Inventário de fontes e contratos de acesso
- Ingestão incremental com retry e schema
- Testes de qualidade em toda carga
- IaC na sua nuvem + 2 semanas de operação pareada
Auditoria de Qualidade de Dados
Avaliação de três semanas que produz um diagnóstico baseado em evidências sobre se os dados da empresa sustentam os projetos planejados. Até 15 tabelas perfiladas.
- Completude, frescor e integridade referencial
- Quebras silenciosas em jobs existentes
- Notebooks reproduzíveis para a equipe
- Parecer escrito sobre viabilidade de cada caso de uso
Sessão Técnica de Modelagem de Esquema
Sessão de quatro horas com a equipe de dados do cliente para resolver uma questão específica de esquema ou modelagem. Para equipes que precisam de uma segunda opinião, não de um engajamento.
- Dimensional vs normalizado para o caso real
- Registros tardios e corrigidos
- Estratégia de particionamento real
- Resumo escrito das decisões e raciocínio
Por que a base importa mais que o modelo
A maior parte dos projetos de ML trava antes do primeiro treinamento. Não por falta de algoritmo — por falta de dados organizados.
Código versionado, não planilhas
Cada transformação vai para o repositório do cliente. Nada fica preso em scripts locais ou dependente de uma única pessoa.
Contratos de schema explícitos
Definimos e versionamos o que cada tabela deve conter. Mudanças de fonte quebram os testes antes de chegar ao modelo.
Na sua nuvem, sob o seu controle
Entregamos infrastructure-as-code na conta do cliente. Ao final, nenhuma dependência de plataforma externa ou ferramenta proprietária nossa.
Documentação que sobrevive à rotatividade
Decisões de modelagem registradas com raciocínio. Não apenas o que foi feito — por que foi feito assim e o que foi descartado.
Testes automáticos em cada carga
Alertas de qualidade rodam junto com os jobs. A equipe de modelagem não precisa checar manualmente se os dados chegaram certos.
Diagnóstico antes de qualquer investimento maior
A auditoria identifica o que é viável agora e o que precisa de trabalho preparatório — antes de contratar quem vai modelar.
— próxima camada —
Seu projeto precisa de dados. Comece pelo que sustenta tudo.
Conte o que está sendo planejado e mostramos qual passo faz mais sentido agora — pipeline completo, auditoria ou sessão técnica.
Dúvidas comuns
O que minha equipe precisa ter antes de contratar a construção de pipeline?
Qual a diferença entre a auditoria e a construção de pipeline?
Em qual stack vocês trabalham?
O que acontece ao final do engajamento de pipeline?
A sessão técnica pode ser feita antes de um engajamento maior?
Como é feito o pagamento?
Onde estamos
Av. Ipiranga 6681, Partenon — Porto Alegre, RS, 90619-900
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— nota de campo —
Projetos de dados têm contextos muito específicos. Quanto mais informações você compartilhar sobre fontes, volume e objetivo do projeto, mais direta e útil será nossa resposta.