Análise de decisão
Entenda seus dados para tomar as melhores decisões.
Seus painéis estão se multiplicando, seus modelos estão consumindo cada vez mais recursos e sua fatura da nuvem está aumentando sem que o valor se mantenha atualizado. Projetamos a infraestrutura de análise e IA que suporta o aumento da demanda, com custos controlados e desempenho confiável.
+150 empresas apoiadas
— 5/5 avaliações do Google
Benefícios/impactos
O que isso traz
Resultados concretos para sua organização, mensuráveis desde as primeiras semanas de intervenção.
01
Análises confiáveis nas quais suas equipes confiam
Chega de discussões sobre números nas 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 está dobrando a cada ano. A arquitetura que implementamos foi projetada para escalar sem exigir uma reformulação em cada nível.
03
Custos de nuvem previsíveis e otimizados
Dimensionamos a infraestrutura conforme necessário e estabelecemos mecanismos de monitoramento que evitam desvios 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 aprendizado de máquina, agentes de IA e sistemas GenAI são executados. Sem uma base sólida, nenhum modelo se encaixa na produção.
05
Tempos de resposta compatíveis com os negócios
Suas consultas de análise não demoram mais 20 minutos. Os painéis são carregados em segundos, os modelos deduzem em tempo real e as equipes de negócios obtêm respostas quando precisam delas.
Capítulos
Nossa expertise
As habilidades e o know-how que mobilizamos para oferecer resultados com base nessa expertise.
Ferramentas/Parceria
Como implementamos essa expertise?
Nós nos baseamos em tecnologias líderes de mercado, sempre usando a ferramenta mais adequada ao seu contexto, não a mais recente ou a mais moderna.
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
Resultados operacionais, não recomendações. Aqui estão os formatos de missão que usamos com base nessa experiência.
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 usada por equipes de negócios. Entregável em 3 a 6 meses.
02
Infraestrutura de ML/AI
Ambiente completo para treinar, implantar e monitorar seus modelos de IA em produção: computação, armazenamento de recursos, registro de modelos, pipelines de atendimento e monitoramento de deriva.
03
Auditoria e otimização do FinOps
Análise detalhada de seus custos de dados e IA na nuvem, identificação de otimizações imediatas e implementação de uma estrutura para monitoramento contínuo do orçamento. ROI visível desde as primeiras semanas.
04
Industrialização de MLOPs
Transição da operação artesanal (notebooks, implantações manuais) para um pipeline de MLOps industrializado: controle de versão do modelo, CI/CD, implantação automatizada e reciclagem programada.
Casos de negócios
Eles transformaram sua infraestrutura de análise e IA conosco
Não entregamos POCs. Fornecemos sistemas que funcionam, com um impacto mensurável nos negócios de nossos clientes.
Suas perguntas, nossas respostas
Todas as respostas para entender nossa abordagem, como trabalhamos e o que você pode esperar de nossa colaboração.
O que é análise e infraestrutura de IA?
A infraestrutura de análise e IA inclui os elementos técnicos que permitem treinar, implantar e monitorar seus modelos em grande escala: data warehouse ou lakehouse, armazenamento de recursos, registro de modelos, pipelines de CI/CD e MLOPs. A Diametral projeta essa infraestrutura para que ela seja escalada sem redesenhar em cada nível de crescimento.
Como você controla os custos da IA na nuvem?
O controle dos custos da IA na nuvem é baseado em três alavancas: dimensionamento justo, automatização da interrupção de recursos não utilizados e otimização de consultas. A Diametral realiza uma auditoria FinOps que identifica resíduos, aplica melhorias imediatas e configura um monitoramento contínuo para garantir que cada euro de computação permaneça justificado.
O que é MLOps?
O MLOps é o conjunto de práticas que automatizam o ciclo de vida de um modelo de IA, do treinamento ao monitoramento da produção. A Diametral industrializa seus modelos por meio de pipelines de CI/CD, uma loja de recursos compartilhada e um registro de modelos centralizado, o que elimina notebooks manuais e protege cada passo de produção.
Por que fazer uma auditoria FinOps?
Uma auditoria do FinOps identifica itens de despesas de nuvem mal otimizados e configura a governança de custos por caso de uso. A Diametral normalmente oferece 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 a casa do lago (Databricks, Snowflake) para a maioria dos grupos, pois ela cobre as necessidades tradicionais de BI e aprendizado de máquina.
contato
Sua infraestrutura está pronta para o que a IA exige?
Uma troca de 30 minutos com um arquiteto da Data Diametral para avaliar sua base técnica e identificar as primeiras otimizações.