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Engenharia de Dados

Pipelines confiáveis, testáveis e versionados. Da fonte ao data warehouse, com qualidade e governança — sem 'mágica' que ninguém entende depois.

O que fazemos

ETLs & ingestão

Python para APIs, bancos OLTP e arquivos. Spark quando precisa de escala. Schedulers configurados para o SLA do negócio.

Modelagem analítica (dbt)

Raw → staging → marts. Testes de qualidade, documentação automática, lineage. O time entende o que cada coluna significa.

CDC & replicação near-real-time

Debezium + Kafka pra mover SQL Server e PostgreSQL pro DW com latência de segundos, sem janela de batch.

Data Quality e observabilidade

Great Expectations + alertas. O pipeline grita se algo quebra silenciosamente — não é o usuário que descobre.

Exemplos & cases

Trabalhos típicos que entregamos nesta área.

ERP → ClickHouse (50M linhas/dia)

Ingestão diária com dedup e SCD2 em dbt. Performance de subsegundo no dashboard. Substituiu Power BI pago por Plotly Dash + ClickHouse.

PythondbtClickHouseAirflow

Replicação SQL Server → BigQuery (CDC)

Debezium captura mudanças em real-time, Kafka transporta, sink no BQ. Sem janela de batch, sem downtime de produção.

DebeziumKafkaBigQuery

Data Quality framework cross-domain

60+ validações automáticas em vendas, estoque e cadastro. PRs em dbt rodam testes antes do merge.

dbtGreat ExpectationsGitHub Actions

Tecnologias

Python Airflow Dagster dbt Kafka Debezium Great Expectations ClickHouse BigQuery Snowflake PostgreSQL Spark
Vamos conversar

Sua fonte de dados precisa de carinho? Vamos arrumar.

Conta o seu desafio — respondemos em 24h com um diagnóstico inicial sem custo.