Da ingestão à IA em produção, construímos sua plataforma de dados em formatos abertos e com a LGPD aplicada desde a origem. Startups começam sem montar um time de dados. Empresas modernizam o legado sem trocar um fornecedor por outro.
Sem compromisso. Você sai com um diagnóstico inicial do seu cenário de dados.
Dois pontos de partida diferentes, a mesma engenharia.
Você precisa de dados e IA funcionando no produto, mas montar um time de dados agora não faz sentido.
Você tem dados espalhados em sistemas legados, uma conta de nuvem que só cresce e pressão para adotar IA com segurança.
Os dados nascem na sua operação, atravessam as quatro camadas da plataforma e voltam à operação como decisão. Selecione uma camada para ver o que entregamos nela.
Armazenamento e processamento escalam separados, as consultas leem só as partições que importam e cada permissão é controlada. É o que mantém a conta da nuvem sob controle enquanto os dados crescem.
# 1 · storage e compute escalam de forma independenteCusto = Σ(storage_gb · $baixo) + (compute_s · $on_demand)→ clusters inativos não geram custo de processamento # 2 · latência de consulta analíticaT_query = (S_scan / B_throughput) + L_meta + L_net # 3 · pruning algorítmico de partiçõesscan_ratio = 1 − (part_pruned / part_total)→ partições fora do filtro nem são lidas $ engine optimize --target-size 512MB --z-order✓ arquivos compactados e ordenados para leitura
Você vê resultado antes de assumir um projeto grande.
Você conta o cenário e o objetivo; nós perguntamos o que importa.
Você recebeUm diagnóstico inicial do seu cenário de dados.
Agendar conversaDetalhamos o cenário: fontes, custos, riscos de LGPD e onde a IA gera valor.
Você recebeUma proposta com o ponto de partida e o formato que faz sentido.
Construímos uma primeira entrega, de escopo pequeno, sobre os seus dados.
Você recebeUm resultado em uso, para decidir com evidência.
Crescemos no formato que fizer sentido: projeto fechado, squad, sustentação ou consultoria pontual.
Você recebeUma plataforma sua, documentada, com repasse ou sustentação.
Projetos reais, contados pelo problema que resolveram e pelo que mudou depois.
Trocamos a arquitetura legada por um data warehouse em nuvem com modelagem semântica. As análises deixaram de ser recalculadas em vários lugares e a infraestrutura saiu do limite.
Construímos um barramento de eventos de alta vazão que capta os dados de sensores distribuídos e entrega a telemetria ao ambiente de dados sem interrupção.
Unificamos dados isolados em silos num repositório único, preparado para treinar modelos de deep learning. Os ciclos de treino ficaram mais curtos e o produto chega antes ao mercado.
Depende do escopo e do formato. A conversa de 30 minutos e o diagnóstico inicial não têm custo, e você sai deles com uma proposta.
Em quatro formatos: projeto com escopo fechado, time alocado (squad), sustentação contínua ou consultoria pontual. O diagnóstico indica o que faz sentido para o seu momento.
Não. Engenheiros seniores da Coding4u fazem o trabalho de ponta a ponta, da ingestão à IA em produção.
Não. Usamos formatos abertos e trabalhamos com AWS, GCP e Azure. No fim do projeto, você escolhe: repasse completo, com código, documentação e treino do seu time, ou seguir conosco em sustentação.
Com a LGPD desde a origem: dados pessoais são mascarados no catálogo antes de chegarem a qualquer modelo de IA, e cada consulta deixa trilha de auditoria.
Engenheiros seniores. Quem desenha a solução é quem executa, do diagnóstico à entrega.
Sim. Atendemos empresas no Brasil e na América Latina.
Sem compromisso e sem custo. Você sai com um diagnóstico inicial do seu cenário de dados.
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