Data Warehouse com dbt
Modelagem em camadas, testes automáticos, documentação viva e CI/CD, uma fundação que cresce com o time, não contra ele.
- Modelagem dimensional
- Testes & data contracts
- Documentação no dbt docs
- CI/CD e environments
Concierge de dados · Por Gabriel Fernandes
Concierge de dados · Por Gabriel Fernandes
Seus dados,
sob medida.
Construo data warehouses em dbt, dashboards confiáveis e a camada de governança que prepara seu time para usar IA com segurança.
O que eu faço
Quatro pilares, um único compromisso: dados em que dá pra confiar.
Dashboards & BI
Da definição de métrica até a entrega no Metabase, Power BI ou Tableau. Um KPI por nome, uma fonte da verdade.
- Definição de KPIs
- Modelos semânticos
- Dashboards executivos
- Self-service para o time
Governança & AI-readiness
Catálogo de dados (Atlan), normalização de métricas e processos que preparam a base para IA generativa sobre dados internos.
- Data catalog (Atlan)
- Data contracts & ownership
- Lineage end-to-end
- Prep para LLMs/RAG
Treinamentos de IA para empresas
Workshops e trilhas práticas para o seu time usar IA no dia a dia com critério, segurança e resultado.
- Trilhas para liderança e operação
- Hands-on com as ferramentas do time
- Prompts, fluxos e guardrails
- Política de uso responsável
Como é na prática
Dashboards em que o time confia.
Uma prévia interativa de um dashboard típico que entrego: filtros, comparações e métricas que batem em qualquer recorte.
Receita ao longo do tempo
AtualPeríodo anterior
Período
Segmento
8.6%
Receita
R$ 248.4k
4.2%
Clientes ativos
1,280
0.6%
Qualidade dos dados
97.4%
0.3%
Atualização (h)
1.4h
Dados ilustrativos · Apenas para demonstração30 dias
AI-readiness
Antes de plugar IA, arrume a base.
Modelos de IA são tão bons quanto os dados que os alimentam. Empresas que correm para o copilot sem cuidar da fundação acabam com respostas inconsistentes, alucinações sobre métricas e perda de confiança. Eu faço o inverso.
Sem fundação confiável
- ✕Métricas duplicadas geram respostas contraditórias.
- ✕Sem lineage, ninguém sabe de onde os números vêm.
- ✕LLMs alucinam sobre KPIs mal definidos.
- ✕Adoção interna trava por falta de confiança.
Com a base pronta
- →Uma única fonte de verdade por métrica.
- →Catálogo + lineage que LLMs podem consultar.
- →Governança que filtra o que IA pode acessar.
- →Adoção rápida porque o time confia nos dados.
Como trabalhamos
Quatro passos. Sem promessas vagas, sem teatro de consultoria.
- 01
Diagnóstico
Sessões com o time, leitura do stack atual e mapa do que está quebrado.
- 02
Desenho
Arquitetura proposta, escopo fechado, métricas de sucesso e cronograma.
- 03
Implementação
Eu construo lado a lado com seu time, não em silêncio numa caixa preta.
- 04
Handoff & treinamento
Documentação, runbooks e capacitação para o time seguir sozinho.
Notas
Escritos sobre dados, dbt e IA.
Em breve
Em breve
Em breve
Próximo passo
Vamos conversar sobre o seu cenário.
30 minutos, sem compromisso. Você me conta onde está, eu te digo se posso ajudar, e se não puder, indico quem pode.