Decision Analytics
Construa uma infraestrutura de IA capaz de escalar sem estourar os custos.
Seus dashboards se multiplicam, seus modelos consomem cada vez mais recursos e sua conta de cloud sobe sem um aumento de valor correspondente. Projetamos a infraestrutura de analytics e IA que suporta a escalabilidade, com custos controlados e desempenho confiável.
+150 empresas atendidas
— 5/5 no Google
Benefícios / Impactos
O que isso traz
Resultados concretos para a sua organização, mensuráveis já nas primeiras semanas de atuação.
01
Analytics confiáveis em que suas equipes acreditam
Chega de discussões sobre os números nas reuniões. Seus indicadores são calculados a partir de uma fonte única, com regras de cálculo documentadas e compartilhadas.
02
Uma infraestrutura que absorve o crescimento
Seu volume de dados dobra a cada ano. A arquitetura que implementamos foi concebida para escalar sem reformulação a cada etapa.
03
Custos de cloud previsíveis e otimizados
Dimensionamos a infraestrutura na medida certa e implementamos mecanismos de monitoramento que evitam estouros de orçamento. Cada euro de processamento é justificado.
04
Uma base técnica pronta para a IA avançada
A infraestrutura analítica é a fundação sobre a qual rodam seus modelos de machine learning, seus agentes de IA e seus sistemas de GenAI. Sem uma base sólida, nenhum modelo se sustenta em produção.
05
Tempos de resposta compatíveis com o negócio
Suas consultas analíticas não levam mais 20 minutos. Os dashboards carregam em segundos, os modelos fazem inferência em tempo real e as equipes de negócio obtêm respostas quando precisam.
Capítulos
Nossa expertise
As competências e o know-how que mobilizamos para produzir resultados nessa especialidade.
Ferramentas / Parcerias
Como colocamos essa expertise em prática
Usamos as tecnologias líderes de mercado, escolhendo sempre a ferramenta mais adequada ao seu contexto — não a mais recente nem a mais na moda.
Amazon Web Services
Nuvem do Google
Azure
Fluxo de ar Apache
Power BI
Amazon Web Services
Nuvem do Google
Azure
Fluxo de ar Apache
Power BI
Amazon Web Services
Nuvem do Google
Azure
Fluxo de ar Apache
Tipos de projetos
O que entregamos
Entregas operacionais, não recomendações. Estes são os formatos de projeto que implementamos nessa especialidade.
01
Base de analytics de negócio
Arquitetura Data Warehouse ou Lakehouse completa, conectada às suas fontes, com uma camada de transformação confiável e uma base de BI utilizável pelas equipes de negócio. Entregue em 3 a 6 meses.
02
Infraestrutura ML/IA
Ambiente completo para treinar, implantar e monitorar seus modelos de IA em produção: processamento, feature store, model registry, pipelines de serving e monitoramento de drift.
03
Auditoria e otimização FinOps
Análise detalhada dos seus custos de cloud de Data e IA, identificação de otimizações imediatas e implementação de uma estrutura de gestão orçamentária contínua. ROI visível já nas primeiras semanas.
04
Industrialização MLOps
Transição de uma operação artesanal (notebooks, implantações manuais) para uma cadeia MLOps industrializada: versionamento de modelos, CI/CD, implantação automatizada e retreinamento programado.
Casos de negócio
Eles transformaram sua infraestrutura de analytics e IA conosco
Não entregamos POCs. Entregamos sistemas que funcionam, com impacto mensurável no negócio dos nossos clientes.
Suas perguntas, nossas respostas
Todas as respostas para entender nossa abordagem, nossa forma de trabalhar e o que você pode esperar da nossa parceria.
O que é uma infraestrutura de analytics e IA?
Uma infraestrutura de analytics e IA reúne os componentes técnicos que permitem treinar, implantar e monitorar seus modelos em grande escala: data warehouse ou lakehouse, feature store, model registry, pipelines de CI/CD e MLOps. A Diametral projeta essa infraestrutura para que ela escale sem reformulação a cada etapa de crescimento.
Como controlar os custos de cloud da IA?
Controlar os custos de cloud da IA depende de três alavancas: dimensionamento na medida certa, desligamento automático dos recursos ociosos e otimização das consultas. A Diametral realiza uma auditoria FinOps que identifica o desperdício, aplica ganhos imediatos e implementa um acompanhamento contínuo para que cada euro de processamento continue justificado.
O que é MLOps?
O MLOps reúne as práticas que automatizam o ciclo de vida de um modelo de IA, do treinamento ao monitoramento em produção. A Diametral industrializa seus modelos com pipelines de CI/CD, um feature store compartilhado e um model registry centralizado, o que elimina os notebooks manuais e dá segurança a cada entrada em produção.
Por que fazer uma auditoria FinOps?
Uma auditoria FinOps identifica os gastos de cloud mal otimizados e implementa uma governança de custos por caso de uso. A Diametral entrega tipicamente de 20% a 40% de economia já nos primeiros meses nos ambientes de IA, eliminando clusters superdimensionados, jobs redundantes e ambientes de teste esquecidos.
Data Warehouse ou Lakehouse: qual escolher?
O data warehouse é adequado para analytics estruturado em grande volume; o lakehouse acrescenta a capacidade de lidar com dados não estruturados e casos de uso de IA em um mesmo ambiente. A Diametral recomenda o lakehouse (Databricks, Snowflake) para a maioria dos grandes grupos, pois ele atende tanto às necessidades de BI clássico quanto às de Machine Learning.
contato
Sua infraestrutura está pronta para o que a IA exige?
Uma conversa de 30 minutos com um arquiteto de Data da Diametral para avaliar sua base técnica e identificar as primeiras otimizações.