Ingerir e unificar
Os sistemas de origem aterram num lakehouse governado, com esquemas partilhados, linhagem e controlos de qualidade: uma só verdade para o BI e para a IA.
/ TI e dados /
Uma plataforma de dados pronta para IA, não um projeto de investigação
Base de dados governada, feature store e camada de serving—construídas para que os casos de uso de IA cheguem a produção em vez de empacarem na infraestrutura.
O problema
Quase nenhum projeto de IA encalha no modelo: encalha na canalização
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O lago e o armazém contam duas verdades
A ciência de dados trabalha sobre o lago, o BI sobre o armazém e a reconciliação vive em tickets. Cada caso de uso de IA começa por reconstruir um contexto que a casa já tinha.
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Sem feature store, apenas SQL feito à medida
As features voltam a derivar-se em cada notebook, desviam-se em silêncio entre o treino e o serviço, e ninguém é dono da definição canónica de «cliente ativo» ou de «transação de alto risco».
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O governo aparafusado depois do arranque
A privacidade, a linhagem e os controlos de acesso chegam quando o jurídico os pede, normalmente semanas antes de entrar em produção. Refazer sai caro e o visto da auditoria passa a ser o novo caminho crítico.
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A qualidade dos dados só se conhece quando o modelo falha
As mudanças de esquema, as fontes rotas a montante e os nulos silenciosos descobrem-se quando uma previsão se torce em produção. Não há uma camada de aviso precoce que seja da plataforma.
Como funciona
Uma plataforma sobre a qual as equipas de IA possam construir a sério
Definir features e servir
Um feature store com correção temporal, uma camada semântica para a lógica de negócio e uma camada de serviço pronta para cargas de IA em tempo real e em lote.
Governar e operar
O acesso, a linhagem, a observabilidade e o controlo de custos vivem na plataforma, e não em tickets, e por isso um caso de uso novo sai em semanas e não em trimestres.
A arquitetura adapta-se à vossa nuvem, ao vosso stack de dados e ao vosso modelo de governo atuais.
Uma plataforma de dados pronta para IA, não um projeto de investigação
O que inclui
Tudo o que é precisopara que as cargas de IA saiam
Ingestão, features, serviço e governo, sobre Synapse, como uma única camada de operação que as vossas equipas de dados e de IA partilham.
Ingestão e transformação
Circuitos em lote e em contínuo, com esquema obrigatório, contratos e portas de qualidade antes de o dado chegar ao lakehouse.
Feature store
Features versionadas com correção temporal, paridade entre online e offline, e um responsável identificado para cada uma.
Camada semântica
Métricas e entidades definidas pelo negócio e partilhadas pelo BI e pela IA: acabam-se as duas definições de «abandono» ou de «receita».
Serviço de modelos
Serviço em lote, em tempo real e incorporado, com modelação de tráfego, encaminhamento por versão e implementações em sombra.
Governo e linhagem
Linhagem ao nível da coluna, políticas de acesso, etiquetagem de dados pessoais e registo de auditoria em cada circuito e em cada modelo.
Observabilidade
Dashboards de frescura, qualidade, desvio e custo do dado, para que quem gere a plataforma veja o problema antes dos utilizadores.
Funciona sobre Synapse
Resultados
O que muda quando a plataforma está preparada e não improvisada
Os resultados variam com o contexto, a maturidade dos dados e o âmbito. Delimitamos com honestidade antes de prometer com precisão.
3–5x
Menos tempo até produção em cada caso de uso novo de IA
Orientativo — depende da maturidade de partida e do âmbito.
50%
Menos esforço de preparação de dados em cada projeto
Orientativo — a partir de equipas que já têm a plataforma.
Única
Fonte de verdade governada e partilhada pelo BI, pela analítica e pela IA
Como trabalhamos
Da avaliação a uma plataforma em produção, sem um programa de vários anos
Diagnóstico
Diagnóstico
Semanas 1-3
Mapeamos o stack de dados atual, os principais casos de uso de IA, as lacunas de governo e a arquitetura-objetivo.
Desenho
Desenho
Semanas 4-6
Definimos a organização do lakehouse, os contratos do feature store, o âmbito da camada semântica e o modelo de governo, com a segurança e o jurídico.
Construção
Construção
Semanas 7-14
Levantamos a ingestão, o feature store, o serviço e a observabilidade, e provamos a plataforma num primeiro caso de uso real.
Operar e escalar
Operar e escalar
Semana 15 em diante
Entregamos à equipa de plataforma, incorporamos novos casos de uso e ampliamos o catálogo de features governadas.
Os prazos variam com a complexidade dos sistemas de origem, a montagem na nuvem e a maturidade do governo.
Ir mais fundo
Data, AI, and what to explore next
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Começar
Montamos uma plataforma sobre a qual os casos de uso saiam de verdade?
Sem compromisso. Começamos com uma sessão delimitada para mapear o vosso stack, os vossos casos de uso e as vossas necessidades de governo.