Engenharia · Dados & Pipelines

Pipelines de dado sério — fundação real para BI, IA e produto.

dbt, CDC, ingestão automatizada e camada semântica versionada em BigQuery, Snowflake e DuckDB. Warehouse separado do OLTP, testes de dado a cada execução e lineage automático — sem fórmula divergente entre áreas.

Solicitar diagnósticoAgendar reunião

Padrões de engenharia

dbt
Modelagem em SQL versionado com PR e teste
CDC
Change Data Capture para ingestão near-realtime
Lineage
Origem de cada campo rastreada automaticamente
Test
Bateria de testes de dado a cada execução
Por que sob medida

Pipeline frágil não aparece imediatamente. Aparece três meses depois, quando ninguém confia no relatório, toda decisão pede refazer o número, e cada projeto de IA ou personalização derivado sofre da mesma fragilidade. Fundação de dado ruim compromete tudo o que vem depois.

Problemas que resolvemos

Sintomas recorrentes que aparecem quando a operação cresce mais rápido que o software que a sustenta.

Cada área com fórmula própria da mesma métrica
Export batch noturno que quebra 2x por semana
Consulta pesada no banco da app degradando produção
Dado bruto misturado com dado tratado em SQL colado
Sem lineage — impossível saber origem de um campo
PII no dashboard sem controle de acesso

Para quem é

Perfis operacionais onde este tipo de projeto costuma gerar impacto direto no processo.

Empresas com múltiplas fontes de dado

ERP, CRM, marketing, e-commerce, financeiro — todos com verdade própria, sem consolidação.

Times de dado montando warehouse

Precisam de ingestão automatizada, modelagem em camadas e camada semântica para BI e produto.

Produtos com IA que dependem de dado

Sem pipeline confiável de dado, modelo alucina ou retrai — pipeline é pré-requisito de IA.

Fintechs e reguladas

Conciliação, trilha de auditoria e retenção configurável — dado tratado com rigor de auditoria.

Marketing e produto orientados a coorte

Análise de retenção, funil, LTV, atribuição multi-touch — só possível com pipeline modelado corretamente.

Por que sistemas prontos falham

O comparativo abaixo mostra onde plataformas genéricas quebram e onde a Tavares Design entrega diferente.

Ingestão
Export CSV manual da fonte
Airbyte/Fivetran/CDC automatizado com refresh programado
Modelagem
SQL direto em cada relatório
dbt com camadas staging → intermediate → marts
Teste de dado
Descobre erro quando o relatório sai errado
Testes de not-null, unicidade, coerência no pipeline
Documentação
Conhecimento tácito na cabeça de alguém
dbt docs gerado automaticamente, lineage visível
Warehouse
PostgreSQL da app tentando ser BI
BigQuery/Snowflake/DuckDB separado do OLTP
Governança
Cada área com sua fórmula
Métrica central, definição versionada, semantic layer

Módulos típicos deste tipo de projeto

Escopo variável, mas o núcleo abaixo aparece na maioria das entregas.

Ingestão automatizada

Airbyte, Fivetran, CDC via Debezium ou pipeline custom conectando fontes ao warehouse.

Modelagem em camadas

dbt com staging (bruto), intermediate (limpo), marts (pronto para consumo) — cada camada testada.

Change Data Capture (CDC)

Replicação near real-time de PostgreSQL/MySQL para warehouse, via WAL/binlog.

Camada semântica

Métricas de negócio versionadas em SQL, consumidas por BI, IA e produto — uma verdade só.

Testes de dado

Not-null, unicidade, coerência entre fontes, freshness a cada execução do pipeline.

Documentação e lineage

dbt docs gerado automaticamente, origem de cada campo rastreada, time novo entende sem depender de conhecimento tácito.

Pipeline para IA e RAG

Chunking, embeddings, sync incremental para vector store e log de qualidade da recuperação.

Warehouse conforme volume

PostgreSQL, DuckDB, BigQuery ou Snowflake — escolha por volume, custo e maturidade do time.

Governança de acesso

PII segregada, mascaramento por role, retenção configurável e trilha de auditoria de consulta.

Ensaio técnico

Como pensamos pipeline de dado sério

Pipeline de dado é a fundação do BI, do produto orientado a dado, da IA e da decisão executiva. Se a fundação é frágil, cada projeto derivado é frágil. E fragilidade de pipeline não aparece imediatamente — aparece três meses depois, quando ninguém confia no relatório e todo mundo pede refazer.

Nossa abordagem separa OLTP (banco da aplicação, onde o negócio acontece) de OLAP (warehouse, onde o dado é analisado). Ingestão automatizada (via Airbyte, Fivetran, CDC ou pipeline custom) traz dado bruto para o warehouse; dbt modela em camadas versionadas; testes rodam a cada execução; documentação e lineage são geradas automaticamente.

Modelagem em camadas: staging → intermediate → marts

Staging preserva dado bruto tal como veio. Intermediate limpa e padroniza. Marts entrega dado pronto para consumo (BI, IA, produto). Cada camada é testada e versionada.

Warehouse conforme volume

PostgreSQL para volume moderado, DuckDB para pipeline local sério, BigQuery/Snowflake quando o volume pede. Escolha depende de dado — não de moda.

Ensaio técnico

O que muda quando o dado é confiável

Empresa que confia no próprio dado toma decisão mais rápida e com menos ruído político. Diretor não pede refazer relatório para validar, marketing não questiona número de vendas, produto não briga com CS sobre churn. Dado confiável reduz atrito interno tanto quanto acelera decisão.

Do ponto de vista técnico, pipeline confiável é pré-requisito para tudo que vem depois: dashboard, machine learning, IA generativa com RAG, personalização em produto. Sem pipeline, cada iniciativa desperdiça tempo lidando com dado bruto — em vez de gerar valor a partir dele.

Semantic layer como fonte da verdade

Métrica de negócio (MRR, churn, CAC, LTV) definida uma vez, versionada, consumida por BI, produto e IA. Fim de fórmula divergente entre áreas.

Governança de acesso e LGPD

PII segregada, mascarada quando necessário, com controle de acesso por role. Trilha de quem consultou o quê. Auditoria não é teatro.

Stack tipicamente utilizada
  • dbt
  • PostgreSQL
  • BigQuery
  • Snowflake
  • DuckDB
  • Airbyte
  • Debezium
  • Airflow
  • Python
  • pgvector

Integrações comuns

  • ERPs (TOTVS, SAP, Sankhya, sob medida)
  • CRMs (HubSpot, Salesforce, Pipedrive)
  • Meta Ads e Google Ads
  • GA4 e Mixpanel
  • Stripe / Pagar.me / Iugu
  • Bancos e conciliação (via API)
  • Planilhas Google e Excel
  • S3 / GCS / Cloudflare R2
  • Segment / RudderStack / Snowplow

Como um projeto acontece

01

Diagnóstico

Fontes de dado, volume, latência, casos de uso (BI, IA, produto) e maturidade do time.

02

Arquitetura

Escolha de warehouse, ferramenta de ingestão, camada semântica e política de acesso.

03

Desenvolvimento

Pipeline versionado, testes de dado, primeiras marts e validação com stakeholder.

04

Implantação

Cutover controlado, treinamento self-service e desligamento de exports manuais legados.

05

Evolução contínua

Novas fontes por demanda, otimização de custo de query e revisão trimestral de modelo.

Cases relacionados

Projetos que a Tavares Design entregou dentro dessa mesma linha de trabalho.

Dados · Warehouse

Warehouse com dbt e BigQuery

Ingestão via Airbyte, modelagem em dbt e semantic layer para BI e produto.

Dados · IA

Pipeline de dado para IA

Pipeline de indexação vetorial para RAG, com CDC do banco e testes automatizados.

Dados · CDC

CDC de PostgreSQL para analytics

Change Data Capture near real-time entre app PostgreSQL e warehouse analítico.

Diferenciais Tavares Design

Como entregamos software de nível enterprise sem virar refém de plataforma fechada.

Pipeline em código versionado (dbt + Git)
Arquitetura escalável (warehouse conforme volume)
Performance de query monitorada com cost per query
Segurança: PII segregada, mascaramento por role
APIs de dado abertas para consumo interno
Suporte a multi-tenant na modelagem
SEO técnico em dashboards embarcados públicos
UX de dado (lineage, docs, self-service governado)
LGPD com retenção configurável e trilha de acesso
Sustentação com SLA e evolução em sprint

Perguntas frequentes

Qual warehouse vocês usam?+

Depende do volume. PostgreSQL para volume moderado (até dezenas de milhões de linhas). DuckDB para pipeline local sério com custo baixo. BigQuery ou Snowflake quando o volume passa de bilhões de registros ou o time de dado é maduro.

O que é CDC (Change Data Capture)?+

É replicação near real-time do banco operacional (PostgreSQL, MySQL) para o warehouse, capturando alteração linha a linha via WAL/binlog. Elimina export batch noturno e mantém dado analítico próximo do tempo real.

Por que separar OLTP de OLAP?+

OLTP (banco da aplicação) é otimizado para transação — leitura pequena e escrita frequente. OLAP (warehouse) é otimizado para análise — leitura grande e agregação. Consulta pesada no OLTP degrada a aplicação; separação evita esse conflito.

Vocês trabalham com dbt?+

Sim, dbt é padrão. Modelagem em camadas (staging → intermediate → marts), teste de dado a cada execução, documentação e lineage automáticos, versionamento em Git com PR. dbt Core self-hosted ou dbt Cloud quando faz sentido.

Como funciona o pipeline para IA e RAG?+

Camada específica de dado para IA: chunking de documento, embeddings versionados, sync incremental para pgvector ou Pinecone, e log de qualidade (recall, precisão, latência). RAG só é confiável quando o pipeline que alimenta é.

E LGPD? PII em warehouse?+

PII segregada em camada dedicada, mascaramento por role de acesso, retenção configurável e trilha de auditoria de quem consultou o quê. Compatível com política de dado do cliente e requisitos regulatórios.

Continue explorando

Serviços que costumam entrar no mesmo projeto — ou que fecham o loop com este.

Sistemas

Dashboards & BI

Camada de visualização em cima do pipeline — só é confiável quando o dado é.

Engenharia

IA & Agentes

RAG e agentes dependem de pipeline de dado bem modelado.

Engenharia

APIs & Integrações

Ingestão de dado começa em APIs — internas e de terceiros.

Fundação de dado confiável — antes de BI, IA ou produto.

Auditamos suas fontes, volumes e casos de uso. Em 5 dias, entregamos plano de warehouse, pipeline e camada semântica — com prazo, stack e investimento.

Falar no WhatsAppAgendar reuniãoSolicitar proposta