Plataformas de dados: Convertemos dados em inteligência.
Reunimos dados de toda a sua empresa em um só lugar, validados e prontos para dashboards, modelos e IA.
O que construímos
Ingestão
Conectores para bancos de dados, aplicações, fluxos de eventos, arquivos e APIs, com change data capture para não deixar os sistemas de origem mais lentos.
Streaming e batch
Uma única lógica de pipeline para eventos em tempo real e cargas agendadas, para que os dois caminhos gerem os mesmos números.
Lakehouse ou data warehouse
Formatos de tabela abertos no seu próprio armazenamento, ou o data warehouse que você já usa.
Qualidade e linhagem
Testes em todas as tabelas e linhagem de cada dashboard através de todos os pipelines.
Analytics em tempo real
Dashboards, métricas e alertas sobre dados atualizados, a partir de uma camada de métricas compartilhada por todas as equipes.
Modelos e IA sobre os dados
Features, previsões e modelos de linguagem construídos sobre os mesmos dados governados, com regras de acesso que acompanham os dados.
Cada número rastreado até a origem.
Como funciona
Os dados chegam das suas fontes em streaming e em cargas agendadas, viram tabelas abertas no lakehouse e passam pelos testes de qualidade antes que dashboards e modelos os leiam.
Você vê quanto custa cada pipeline.
Por que funciona em escala
Computação sob demanda
Armazenamento e computação escalam de forma independente: consultas pesadas escalam horizontalmente e a capacidade ociosa é desligada.
Back-pressure e reprocessamento
Os picos ficam em buffer nos streams, e qualquer pipeline pode ser reprocessado a partir dos dados brutos depois de uma correção.
Contratos de schema
Mudanças incompatíveis são detectadas na origem, antes de chegarem a um dashboard. Um lote que falha nos testes fica retido até ser corrigido.
Observabilidade
A atualidade dos dados, o volume e as falhas são acompanhados por pipeline, e o responsável é acionado quando uma tabela fica para trás.
O que medimos
- Atualidade dos dados
- Latência p95 de consulta
- Custo por terabyte processado
- Execuções de pipeline com falha
- Tabelas cobertas por testes de qualidade
- Tempo para adicionar uma nova fonte
- Incidentes detectados antes dos usuários
Perguntas frequentes
O que a Stelcorp constrói em plataformas de dados?
A Stelcorp constrói plataformas de dados em larga escala que reúnem dados de toda a empresa em um só lugar, validados e prontos para dashboards, modelos e IA: ingestão com change data capture, processamento em streaming e batch, lakehouse ou data warehouse, testes de qualidade e linhagem, analytics em tempo real e modelos sobre os dados.
Precisamos trocar o nosso data warehouse?
Não. A plataforma usa formatos de tabela abertos no seu próprio armazenamento, ou o data warehouse que você já usa.
Como todas as equipes chegam aos mesmos números?
Uma única lógica de pipeline atende eventos em tempo real e cargas agendadas, para que os dois caminhos gerem os mesmos números. Dashboards, métricas e alertas leem de uma camada de métricas compartilhada por todas as equipes, todas as tabelas têm testes de qualidade, e a linhagem liga cada dashboard a todos os pipelines por trás dele.
Como a plataforma mantém o custo eficiente em grande volume?
Armazenamento e computação escalam de forma independente: consultas pesadas escalam horizontalmente e a capacidade ociosa é desligada. Você vê quanto custa cada pipeline, e o custo por terabyte processado é uma das medidas pelas quais o projeto é avaliado.
O que acontece quando um sistema de origem muda?
Contratos de schema detectam mudanças incompatíveis na origem, antes de chegarem a um dashboard. Um lote que falha nos testes fica retido até ser corrigido, qualquer pipeline pode ser reprocessado a partir dos dados brutos depois de uma correção, e o responsável é acionado quando uma tabela fica para trás.
Comece com uma pergunta.
Uma pergunta que os seus dados não respondem hoje. Em três semanas, rastreamos as fontes dela, medimos a linha de base e construímos um pipeline funcional.
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