Seus dados têm respostas. Nós ajudamos a encontrá-las.
Arquitetura de dados moderna no padrão lake house — data lake no Amazon S3 com governança unificada e consumo por múltiplos perfis.
O problema de dados na maioria das empresas não é falta de dado. É que o dado existe em sete lugares, com três definições diferentes de receita, e ninguém confia no número que sai. Antes de falar em painel ou modelo preditivo, o trabalho é estabelecer uma fonte confiável e governada.
A AWS chama esse padrão de arquitetura de dados moderna, ou lake house: um data lake no Amazon S3 no centro, com governança unificada e serviços analíticos especializados ao redor. A vantagem em relação ao data warehouse tradicional é desacoplar armazenamento de processamento — você guarda tudo em formato aberto e escolhe a ferramenta adequada a cada pergunta, em vez de forçar todas as perguntas por um único motor.
Governança é o que separa data lake de data swamp. O AWS Lake Formation centraliza controle de acesso, permissões e trilha de auditoria sobre o lake. Sem essa camada, o repositório cresce até ninguém saber o que há dentro, de onde veio nem quem pode acessar — e o projeto de dados perde credibilidade interna.
Se você reconhece dois ou mais destes cenários, vale conversar.
Diagnóstico inicial sem custo
A composição exata depende do seu ambiente e dos requisitos levantados no diagnóstico. Esta é a base do que usamos nesta solução.
Camada de armazenamento do data lake em zonas raw, curated e enriched, com criptografia e políticas de ciclo de vida
Governança unificada — controle de acesso granular, permissões e trilha de auditoria sobre o lake
Catálogo de dados e ETL serverless para ingestão e transformação
Consulta SQL direta sobre o data lake, sem provisionar infraestrutura
Data warehouse para cargas analíticas em escala de petabytes
Processamento distribuído com Spark para volumes e transformações mais pesados
Ingestão de dados em streaming para casos que exigem latência baixa
Business intelligence e dashboards para o consumidor final do dado
Catálogo de negócio e compartilhamento governado entre domínios
Formato aberto de tabela com evolução de schema e viagem no tempo
Machine learning consumindo diretamente o data lake governado
Começamos pelas decisões que a empresa precisa tomar e trabalhamos de trás para frente até os dados necessários. Data lake construído sem pergunta definida vira repositório sem consumidor.
Mapeamos sistemas de origem, volumes, frequência de atualização e problemas conhecidos de qualidade. Dado ruim replicado em escala continua ruim, só custa mais.
Definimos zonas do lake, padrão de catalogação, política de acesso por domínio e responsáveis pela definição de cada indicador.
Implementamos ingestão em lote ou streaming conforme o requisito real de latência, com tratamento de erro, reprocessamento e monitoramento.
Habilitamos os diferentes perfis: analista com SQL no Athena, área de negócio com dashboards no QuickSight, ciência de dados no SageMaker.
Aplicamos políticas de ciclo de vida, particionamento e formatos colunares, e acompanhamos o custo por consulta e por domínio de dados.
Intervalo entre a pergunta de negócio e a resposta confiável disponível
Efeito de particionamento e formato colunar sobre o custo de processamento
Defasagem entre o evento na origem e sua disponibilidade para análise
Percentual de datasets catalogados, com dono e linhagem registrados
Referências de mercado documentadas pela própria AWS em cenários equivalentes. Cada card leva à história original publicada no site da AWS.
Reformulação do processamento de dados da operação, com foco em precisão da informação e custo de processamento.
Resultado publicado
A AWS publicou redução de 61% nos erros de acuracidade e custos de processamento de dados de 4 a 5 vezes menores.
Construção de plataforma de analytics na AWS para apoiar decisões de operação e melhorar o atendimento ao cliente.
Resultado publicado
A AWS reporta ganhos de eficiência operacional e de satisfação do cliente.
Dados que estavam isolados em plantas ao redor do mundo foram consolidados em um data lake na AWS, parte dele construído com AWS Lake Formation, em uma transição de business intelligence para inteligência artificial.
Resultado publicado
A AWS descreve a eliminação dos silos de dados entre as unidades globais.
Uso do Amazon SageMaker Studio para padronizar e acelerar o ciclo de desenvolvimento de modelos de machine learning sobre a base de dados do banco.
Resultado publicado
Segundo a AWS, o tempo de desenvolvimento de modelos caiu de 6 meses para 5 dias, com ganho de produtividade pela padronização e redução de custos.
Os cases acima são histórias de clientes publicadas pela Amazon Web Services. Os resultados citados pertencem às empresas mencionadas e servem como referência do que é tecnicamente alcançável na AWS — não representam resultados entregues pela Núvoli nem garantia de desempenho equivalente, já que cada ambiente tem contexto próprio.
Nossa abordagem não é opinião. Segue prescrição documentada pela AWS — e você pode conferir a fonte.
O primeiro passo é um diagnóstico do cenário atual, sem custo e sem compromisso. Saímos dele com riscos mapeados e prioridades definidas — mesmo que você decida não seguir com a Núvoli.
