Semantic layer corporativa
Dimensões e métricas versionadas, consultáveis em linguagem natural. O time de finanças deixou de pedir relatório pro time de dados e começou a perguntar direto.
A fundação que tudo o resto exige.
Sem dado limpo e governado, IA é teatro. Esta é a camada que sustenta agentes, automação e analítica.
O que fazemos
Dados que servem ao modelo, e ao negócio.
Construímos a camada de dados pensando no consumo por humanos e por agentes — com governança e versionamento.
Pipelines de dados
Ingest, transformação, qualidade. A camada que viabiliza qualquer modelo confiável.
RAG corporativo
Bases vetorizadas, controle de acesso por documento, citações verificáveis.
Semantic layer
Métricas e dimensões versionadas. Fonte única, consultável em natural language.
Dashboards conversacionais
Análise self-service com IA. Respostas auditáveis, com SQL gerado e validado.
Tese
IA sem camada de dados é teatro.
Modelo bom em cima de dado ruim só amplifica o ruído. Antes de qualquer agente, automação ou camada conversacional, vem governança, qualidade e semântica. É a fundação que decide se IA será diferencial ou virará passivo técnico.
Em números
O que governança e camada semântica destravam.
−0%de tempo até primeiro insight
0%de qualidade de dados em pipelines críticos
<R$ 0custo médio por consulta semântica
Zerodado sensível em prompt pós-redaction
Como construímos
Da ingestão ao consumo conversacional.
- D1
Diagnóstico de prontidão
Mapa de fontes, qualidade, governança atual e gaps. Identificamos onde o atrito vai aparecer antes de começar.
Output Score de prontidão por domínio.
- D2
Pipelines com contrato
Cada transformação tem testes declarados. Pipeline avança só se passar nos contratos.
Output Quality SLOs por dataset.
- D3
Camada semântica
Métricas e dimensões versionadas, queryable em natural language. Fonte única de verdade.
Output Semantic layer com governança.
- D4
RAG corporativo
Bases vetorizadas com ACL por documento, sincronizadas com AD/Workspace em tempo real.
Output Citações auditáveis por usuário.
- D5
Conversational analytics
Dashboards perguntáveis. SQL gerado e validado, com explicação da resposta.
Output Self-service auditável.
Sob o capô
Dado moderno, sem inventar caixa preta.
Trabalhamos com o stack que você já tem. Quando faz sentido, recomendamos camadas adicionais — sempre justificando custo e benefício.
Warehouse
- Snowflake, Databricks, BigQueryOs 3 que cobrem 90% dos casos.
- Postgres / AuroraCargas menores.
- Iceberg / DeltaFormato aberto.
Pipelines
- dbt + AirflowPadrão de mercado.
- DagsterAsset-based.
- Fivetran / AirbyteIngestão SaaS.
Vector + RAG
- pgvector, PineconeVector store.
- Cohere rerankQualidade de retrieval.
- Unstructured.ioPré-processamento documental.
Semantic + BI
- Cube.devCamada semântica versionada.
- Lightdash, MetabaseBI conversacional.
- Hex, StreamlitAnálise ad-hoc.
Em produção
A camada que sustenta o resto.
Pipelines com qualidade auditável
Cada transformação tem testes de qualidade declarados, e o pipeline só avança se passar nos contratos. Falhas geram alerta antes de chegar no consumidor downstream.
RAG corporativo com ACL por documento
Cada usuário só vê citações de documentos que tem permissão de acessar. As permissões são sincronizadas do AD/Workspace em tempo real.
Vs. alternativas
Quando vale construir vs. comprar pronto.
LA AI · build customCamada semântica própria
Ferramenta SaaSLooker, Sigma, etc.
BI legadoPower BI, Tableau standalone
Customização por domínio
Integração com RAG corporativo
Governança LGPD por documento
Custo por consulta previsível
Time-to-first-insight
−85%
−40%
baseline
Perguntas frequentes
Sobre dados e analytics.
Funciona com nosso stack atual (Snowflake, Databricks, BigQuery)?
Sim. Trabalhamos com os warehouses comuns. Em geral preservamos o que está bem implementado e adicionamos a camada semântica + RAG por cima.
Vocês fazem migração de data warehouse?
Quando faz sentido. Migração só por motivo de IA raramente justifica. Quando há outro driver (custo, performance), incorporamos no roadmap.
Como vocês garantem privacidade em RAG corporativo?
ACL por documento sincronizada do AD/Workspace, redaction automático de PII em prompts, e logs de cada consulta com user + documentos retornados. Tudo auditável.
Quanto custa rodar uma camada semântica?
O custo varia com o volume de consultas. Pra empresas de 500+ pessoas, costuma ficar abaixo de R$ 0,01 por consulta — fração do custo de uma dashboard tradicional construída sob demanda.
Próximo passo