ENGENHARIA DE DADOS E CONFIABILIDADE

Plataformas de dados em que o seu negócio pode realmente confiar

A área de maior experiência do fundador: mais de 13 anos em engenharia de dados, engenharia de qualidade de dados e arquitetura de testes em ambientes de alto volume e críticos para o negócio.

01

Engenharia de dados

Ingestão, transformação e entrega em fundações modernas de lakehouse e data warehouse — modeladas para governança, desempenho e manutenibilidade de longo prazo.

Entrega de pipelines e integrações (ADF, PySpark, SQL)
Modelagem medallion / Bronze-Prata-Ouro
Processamento em lote e quase-tempo-real
Arquitetura de nuvem com atenção a custo
02

Engenharia de qualidade e confiabilidade de dados

Modelos de validação, lógica de reconciliação, observabilidade e controles operacionais que tornam pipelines e saídas de plataforma confiáveis em escala.

Desenho de regras de qualidade de dados
Frameworks de validação automatizada (Python / PySpark / SQL)
Reconciliação em nível de linha e de agregados
Monitoramento, alertas e modelo operacional de confiabilidade
03

Migração para nuvem e avaliações de plataforma

Suporte de migração orientado a qualidade — da validação origem-destino à confiança pós-migração — além de revisões de estado atual com um roteiro de melhorias priorizado.

Validação origem-destino e planejamento de cutover
Padrões lakehouse prontos para governança
Revisões de saúde e confiabilidade da plataforma
Recomendações de arquitetura e entrega
ENGENHARIA DE DADOS E CONFIABILIDADE

Como os projetos são estruturados

Uma frente escopada de construção ou validação, um profissional de dados/QA incorporado ao time, ou uma avaliação direcionada que evolui para suporte de entrega.

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