Big Data
Engenharia de big data para volumes de dados que superaram suas ferramentas
Projete plataformas de dados que ingerem, processam e governam bilhões de registros com confiabilidade. Os engenheiros de dados da SoftSapien constroem lakehouses, pipelines em streaming e estruturas de governança que transformam dados brutos em um ativo de negócio confiável.
Última atualização:
Clientes selecionados
Visão geral
Infraestrutura de dados que cresce com o negócio
Quando os relatórios levam horas para rodar, os pipelines falham silenciosamente durante a noite e as equipes discutem sobre quais números estão corretos, o problema geralmente está na base de dados. Ferramentas da era das planilhas e scripts improvisados não acompanham os volumes e as fontes de dados atuais.
Nossos engenheiros de big data projetam plataformas que separam armazenamento e processamento, tratam dados em lote e em streaming e aplicam verificações de qualidade em cada etapa. Arquiteturas lakehouse em Databricks, Snowflake ou serviços nativos de nuvem dão a analistas, cientistas de dados e aplicações uma base compartilhada e governada.
Governança de dados, catalogação e controles de acesso fazem parte do design, para que a plataforma atenda às normas de privacidade à medida que cresce.
Desafios que resolvemos
Problemas de plataformas de dados que resolvemos
Relatórios lentos
Nossos relatórios levam horas, e os dados já estão desatualizados.
Plataformas lakehouse separam armazenamento e processamento e adicionam pipelines em streaming, para que as consultas respondam rapidamente com dados atuais.
Falhas silenciosas
Os pipelines quebram durante a noite e ninguém percebe.
Verificações de qualidade de dados e observabilidade dos pipelines alertam os engenheiros sobre falhas e anomalias antes que os usuários vejam números errados.
Números conflitantes
As equipes discutem sobre quais números estão corretos.
Modelos de dados governados, um catálogo compartilhado e responsabilidades claras dão a cada equipe uma definição única e confiável de cada métrica.
Pressão de privacidade
O crescimento do volume de dados aumenta nossa exposição regulatória.
Controles de acesso, linhagem e classificação de dados fazem parte do design, para que a plataforma atenda às normas de privacidade à medida que cresce.
O que está incluído
Capacidades de big data
Arquitetura, pipelines, governança e migração para dados em grande escala.
Arquitetura de plataformas de dados
Designs de lakehouse, data lake e data warehouse ajustados às suas cargas de trabalho e ao seu orçamento.
Pipelines de dados em lote
Pipelines ETL e ELT confiáveis com orquestração, novas tentativas e linhagem.
Streaming em tempo real
Streaming de eventos e processamento de fluxos para análises e alertas em menos de um segundo.
Qualidade e observabilidade de dados
Testes automatizados, detecção de anomalias e monitoramento de atualização dos conjuntos de dados críticos.
Governança e catalogação de dados
Responsabilidade, classificação, linhagem e políticas de acesso em toda a plataforma.
Migração de plataformas
Hadoop e data warehouses locais migrados para plataformas modernas em nuvem.
Resultados de negócio
O que uma plataforma de dados moderna entrega
O valor da plataforma é medido pela velocidade das consultas, pela confiabilidade dos pipelines e pelo custo por terabyte.
Números confiáveis
Verificações de qualidade e definições governadas acabam com os debates sobre relatórios conflitantes.
Insights mais rápidos
Armazenamento e processamento otimizados retornam consultas complexas em segundos.
Visibilidade em tempo real
Dados em streaming permitem que as equipes ajam sobre os eventos no momento em que acontecem.
Custos controlados
Processamento elástico e armazenamento em camadas alinham os gastos ao uso real.
Pronta para IA
Dados limpos e bem organizados aceleram as iniciativas de machine learning.
Setores
Big data em todos os setores
Como a disciplina se adapta às regulamentações, aos dados e aos clientes de cada setor.
Finanças e comércio
Plataformas de dados para análise de transações, sinais de fraude e visão 360 do cliente.
- Fintech
- Bancos
- Seguros
- E-commerce
- Bens de consumo
- Varejo de moda
Indústria e cadeia de suprimentos
Dados de sensores, produção e logística processados em escala.
- Automotivo
- Manufatura (Indústria 4.0)
- Logística
- Transporte
- Construção
- Arquitetura
- Petróleo e gás
- Tecnologias limpas
- Energia e serviços públicos
- Agricultura
Saúde e ciências da vida
Dados clínicos, de sinistros e genômicos com governança rigorosa.
- Saúde e hospitais
- Saúde e bem-estar
- Odontologia
Serviços públicos e de consumo
Análise de audiência, streaming e engajamento para mídia e telecomunicações.
- Governo
- EdTech
- Mídia e entretenimento
- Imobiliário
- Viagens e turismo
- Alimentos e bebidas
- Restaurantes
- Esportes e fitness
- Organizações sem fins lucrativos
- Serviços jurídicos
Abordagem de entrega
Como entregamos plataformas de big data
-
Avaliar
Fontes, volumes, casos de uso e problemas atuais são documentados.
-
Projetar a arquitetura
A plataforma, os formatos de armazenamento e o modelo de governança são projetados.
-
Construir pipelines
Os pipelines de ingestão e transformação são desenvolvidos com testes e linhagem.
-
Migrar e validar
Dados históricos e cargas de trabalho são migrados com verificações de conciliação.
-
Operar e otimizar
Monitoramento, ajuste de custos e novos produtos de dados após o lançamento.
Tecnologia
Plataformas e ferramentas com as quais trabalhamos
Selecionadas em cada projeto de acordo com seu ambiente atual, suas licenças e as habilidades da sua equipe.
Plataformas
- Databricks
- Snowflake
- Google BigQuery
- Amazon Redshift
- Azure Synapse
Processamento
- Apache Spark
- Apache Flink
- dbt
- Apache Beam
Streaming
- Apache Kafka
- Amazon Kinesis
- Azure Event Hubs
- Confluent
Orquestração
- Apache Airflow
- Dagster
- Azure Data Factory
- AWS Glue
Governança e qualidade
- Unity Catalog
- Collibra
- Great Expectations
- Monte Carlo
Formatos de armazenamento
- Delta Lake
- Apache Iceberg
- Parquet
Modelos de contratação
Formas de trabalhar com a SoftSapien
Comece pequeno e expanda, ou contrate um programa completo. Todos os modelos incluem os mesmos padrões de propriedade, segurança e relatórios.
-
A partir de cerca de 4 semanas
Piloto
Comprove o valor em um único fluxo de trabalho, campanha ou prova de conceito antes de um investimento maior.
-
Preço fixo
Entrega de escopo fechado
Um entregável claramente delimitado, com critérios de aceite acordados.
-
Mensal, definido após a descoberta
Retainer de programa
Entrega contínua com prioridades revisadas a cada ciclo.
-
Tempos de resposta definidos
Suporte gerenciado
Contratos de suporte que mantêm o desempenho de plataformas e campanhas após o lançamento.
Por que a SoftSapien
Por que as empresas escolhem a SoftSapien
O que toda organização pode esperar de um projeto de big data com a SoftSapien.
Propriedade na entrega
Código-fonte, configurações, documentação e ativos de estratégia são transferidos para a sua organização ao término do projeto.
Segurança e conformidade por padrão
O trabalho acontece dentro dos seus limites de identidade, acesso e residência de dados desde o primeiro dia, com seus requisitos de conformidade incorporados à entrega.
Resposta em até 2 horas úteis
Cada consulta chega a um especialista e recebe resposta em até duas horas úteis.
Especialistas do início à entrega
Os engenheiros e estrategistas que definem o escopo do seu projeto continuam nele durante a entrega e o repasse.
Todas as disciplinas, coordenadas
A experiência em engenharia, IA, nuvem, negócios e marketing se combina sempre que um projeto envolve mais de uma disciplina.
Entrega em diferentes fusos horários
Equipes na América do Norte, Europa, Oriente Médio e Ásia-Pacífico alinham a entrega ao seu horário de trabalho.
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes sobre big data
Nenhuma pergunta encontrada.
A partir de qual volume de dados isso se torna necessário?
Quando planilhas ou ferramentas básicas de banco de dados começam a falhar ou a atrasar o trabalho real da sua equipe. O gatilho é a dor operacional, qualquer que seja o volume.
Com quais plataformas de data warehouse vocês trabalham?
A escolha depende do seu provedor de nuvem atual e dos seus padrões de consulta, e é definida durante a descoberta.
O que a engenharia de big data envolve na prática?
Uma arquitetura de pipelines de dados dimensionada para o seu volume e a sua velocidade reais, e um design de data warehouse que atende às consultas específicas que suas equipes executam.
Quanto custa um projeto de big data?
O custo depende do volume de dados, do número de fontes e da complexidade das consultas. Estimamos o custo depois de analisar sua infraestrutura de dados atual.
Quanto tempo leva para construir um pipeline de dados e um data warehouse?
Um pipeline focado para uma única fonte de dados pode ficar pronto em poucas semanas. Data warehouses com várias fontes são construídos em fases, validadas com consultas reais em cada etapa.
De quem é o código do pipeline e o esquema do data warehouse na entrega?
A vocês. O código do pipeline, o esquema do data warehouse e a documentação são transferidos para a sua organização na entrega.
Vocês conseguem migrar nossos dados históricos sem perdê-los?
Sim. A migração a partir de planilhas ou ferramentas legadas é planejada e validada com seus registros existentes antes da virada.
Quais setores mais precisam de infraestrutura de big data?
Varejo, logística, serviços financeiros e qualquer organização que processe volumes de dados que já superaram planilhas ou ferramentas básicas de banco de dados.
Vocês constroem o pipeline, o data warehouse ou os dois?
Normalmente os dois, com escopo conjunto, para que os dados fluam da fonte ao data warehouse sem lacunas de responsabilidade.
Com que rapidez vocês podem iniciar um projeto de big data?
Toda consulta recebe resposta em até 2 horas úteis.
Construa uma base de dados em que todos possam confiar
Descreva suas fontes de dados, seus volumes e as perguntas que você não consegue responder hoje. Vamos propor uma arquitetura e um caminho em fases para chegar lá.