Dados & IA

Do dado bruto à
inteligência aplicada

Pipelines, dashboards e inteligência preditiva para decidir em tempo real. Levamos Dados & IA do piloto ao core da operação, começando pela entrega que destrava tudo: arrumar os dados.
Comece sua Jornada de Dados & IA
Arrumar os dados faz parte
da entrega, não é pré-requisito
Discovery de dados
com roadmap em até 4 semanas
ISO 27001 e 27701
residência de dados e LGPD

O problema

Onde a iniciativa de dados trava

A maioria das empresas não falha por falta de ferramenta ou de modelo. Falha porque o dado que alimenta a decisão não é confiável, não está governado e ninguém sabe quanto custa mantê-lo.

O piloto de IA não sai do lugar

A iniciativa trava porque os dados não estão prontos. É o motivo de 95% dos pilotos não chegarem à operação, e nenhuma prova de conceito resolve isso sozinha.

Dado disperso, relatório lento

Cada área tem sua planilha e sua versão do número. A decisão espera o fechamento do mês, e ninguém consegue dizer qual fonte está certa.

Sem governança, sem auditoria

Não há catálogo, regra nem controle. Em setor regulado isso vira risco de LGPD, e é o que a ANPD cobra numa fiscalização.

Custo de plataforma sem controle

A conta da nuvem sobe sem que ninguém saiba qual workload consumiu o quê. Falta FinOps na plataforma de dados.

Como pensamos

Piloto que não vira operação é custo, não é aprendizado

Cerca de 95% das provas de conceito em IA não chegam ao dia a dia da empresa. O motivo raramente é o modelo: é o encaixe no fluxo de trabalho e a governança que faltam. Por isso começamos pela base de dados e definimos a métrica de sucesso antes de construir. Sem número acordado, o piloto não começa.

O que fazemos

Da fundação de dados aos agentes em produção. A maioria dos clientes entra pela base e expande conforme o retorno aparece.

Da base de dados ao modelo em operação

Um caminho previsível do diagnóstico até o modelo rodando em produção, com a métrica acompanhada em cada etapa.

01

Discovery de dados

Diagnóstico da maturidade, mapa de fontes, qualidade e governança, com a arquitetura alvo desenhada. Até 4 semanas, com um ganho rápido priorizado.

02

Arrumamos a base

Pipelines, catálogo e controles de qualidade. Não exigimos que os dados cheguem organizados, porque organizá-los é parte da entrega.

03

Provamos o caso

O primeiro caso de uso entra com métrica de sucesso acordada antes de começar, para o retorno ser verificável e não uma promessa.

04

Operamos e evoluímos

Modelos e dashboards em produção com observabilidade, governança e FinOps, para o custo da plataforma não crescer sem controle.

Por que a Luby

A entrada é o dado, não o modelo

Quem vende o modelo primeiro descobre depois que a base não sustenta. A gente inverte a ordem, e é isso que faz o projeto chegar à operação.

Começamos pelo que destrava

A maioria dos fornecedores vende o modelo e descobre depois que o dado não sustenta. A entrada é arrumar a base, porque é ela que decide o resto.

Métrica acordada antes do build

Cada caso de uso nasce com uma métrica de sucesso definida e medida. Sem isso, o piloto vira demonstração e não vira operação.

Governança desde o desenho

Catálogo, regras e controles auditáveis, com ISO 27001 e 27701 e residência de dados para quem opera sob LGPD.

FinOps na plataforma

Custo por workload sob controle desde o começo, para a conta da nuvem não virar a próxima surpresa depois que a IA escala.

As métricas que perseguimos

A que número o dado responde

A métrica muda conforme o caso de uso, mas ela sempre existe, é acordada no começo e medida até o fim.

  • Tempo de decisão

  • Qualidade do dado

  • Precisão do modelo

  • Custo por workload

  • Processo automatizado

  • Adoção do dashboard

Indústrias

Onde aplicamos

Serviços financeiros lideram o investimento em dados, seguidos de varejo, saúde, indústria e agro.

Serviços Financeiros
Serviços Financeiros
Varejo
Varejo
Saúde
Saúde
Indústria
Indústria
Logística
Logística
Agro
Agro
Educação
Educação
Telecom
Telecom

Dúvidas comuns sobre Dados & IA

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