Decision Analytics
Construindo uma infraestrutura de IA que possa escalar sem estourar o orçamento.
Seus painéis estão se multiplicando, seus modelos estão consumindo cada vez mais recursos, e sua fatura de nuvem está aumentando sem um aumento correspondente no valor. Projetamos a infraestrutura de análise e IA que suporta escalabilidade, com custos controlados e desempenho confiável.
+150 empresas apoiadas— 5/5 avaliações no Google
Benefícios / Impactos
O que ele oferece
Resultados concretos para sua organização, mensuráveis desde as primeiras semanas de intervenção.
01
Análises confiáveis em que suas equipes confiam
Chega de discussões sobre números em reuniões. Seus indicadores são calculados a partir de uma única fonte, com regras de cálculo documentadas e compartilhadas.
02
Infraestrutura que absorve o crescimento
Seu volume de dados dobra a cada ano. A arquitetura que implementamos é projetada para escalar sem exigir uma reformulação em cada nível.
03
Custos de nuvem previsíveis e otimizados
Dimensionamos a infraestrutura conforme a necessidade e configuramos mecanismos de monitoramento que evitam deslizes orçamentários. Cada euro gasto em computação é justificado.
04
Uma base técnica pronta para IA avançada
A infraestrutura analítica é a base sobre a qual seus modelos de machine learning, agentes de IA e sistemas de GenAI operam. Sem uma base sólida, nenhum modelo se encaixa na produção.
05
Tempos de resposta compatíveis com o negócio
Suas consultas de análise não levam mais 20 minutos. Os painéis carregam em segundos, os modelos inferem em tempo real e as equipes de negócios obtêm as respostas de que precisam.
Capítulos
Nossa expertise
As habilidades e o know-how que mobilizamos para entregar resultados nesta expertise.
Ferramentas / Parceria
Como implementamos esta especialização
Utilizamos tecnologias líderes de mercado, escolhendo sempre a ferramenta que melhor se adapta ao seu contexto, e não a mais recente ou a mais popular.
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
Tipo de projetos
O que entregamos
Entregas operacionais, não recomendações. Aqui estão os formatos de missão que implementamos nesta área de especialização.
01
Base de análise de negócios
Arquitetura completa de Data Warehouse ou Lakehouse, conectada às suas fontes, com uma camada de transformação confiável e uma base de BI que pode ser utilizada pelas equipes de negócios. Entregável em 3 a 6 meses.
02
Infraestrutura de ML/IA
Ambiente completo para treinar, implantar e monitorar seus modelos de IA em produção: computação, feature store, registro de modelos, pipelines de serviço e monitoramento de desvio (drift).
03
Auditoria e Otimização FinOps
Análise detalhada dos seus custos de Dados e IA na nuvem, identificação de otimizações imediatas e estabelecimento de uma estrutura para monitoramento contínuo do orçamento. ROI visível desde as primeiras semanas.
04
Industrialização MLOps
Transição da operação artesanal (notebooks, implantações manuais) para um pipeline MLOps industrializado: versionamento de modelos, CI/CD, implantação automatizada e retreinamento agendado.
Business Cases
Eles transformaram sua infraestrutura de análise e IA conosco
Não entregamos POCs. Entregamos sistemas que funcionam, com um impacto mensurável nos negócios 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 colaboração.
O que é infraestrutura de análise e IA?
A infraestrutura de análise e IA inclui os blocos de construção técnicos que permitem treinar, implantar e monitorar seus modelos em larga escala: data warehouse ou lakehouse, feature store, registro de modelos, pipelines CI/CD e MLOps. A Diametral projeta essa infraestrutura para que ela escale sem a necessidade de redesenhos a cada nível de crescimento.
Como você controla os custos de nuvem da IA?
O controle dos custos de nuvem da IA baseia-se em três pilares: dimensionamento justo, automação da interrupção de recursos não utilizados e otimização de consultas. A Diametral realiza uma auditoria FinOps que identifica desperdícios, aplica melhorias imediatas e estabelece um monitoramento contínuo para que cada euro de computação permaneça justificado.
O que é MLOps?
MLOps é o conjunto de práticas que automatizam o ciclo de vida de um modelo de IA, desde o treinamento até o monitoramento em produção. A Diametral industrializa seus modelos por meio de pipelines CI/CD, um feature store compartilhado e um registro de modelos centralizado, o que elimina notebooks manuais e garante cada passagem para produção.
Por que fazer uma auditoria FinOps?
Uma auditoria FinOps identifica itens de gastos na nuvem mal otimizados e estabelece a governança de custos por caso de uso. A Diametral geralmente proporciona uma economia de 20 a 40% nos primeiros meses em ambientes de IA, eliminando clusters superdimensionados, trabalhos redundantes e ambientes de teste esquecidos.
Data Warehouse ou Lakehouse, o que você deve escolher?
O data warehouse é adequado para análises estruturadas de alto volume, o lakehouse adiciona a capacidade de gerenciar dados não estruturados e casos de uso de IA no mesmo ambiente. A Diametral recomenda o lakehouse (Databricks, Snowflake) para a maioria dos grupos porque ele abrange tanto as necessidades tradicionais de BI quanto as de Machine Learning.
contato
Sua infraestrutura está pronta para o que a IA exige?
Uma conversa de 30 minutos com um arquiteto da Data Diametral para avaliar sua base técnica e identificar as primeiras otimizações.