Data lakehouse em formatos abertos: os dados continuam seus em qualquer nuvem.
Montamos um lakehouse em formatos de tabela abertos, como o Apache Iceberg, com transações ACID e busca vetorial nativa. Armazenamento e processamento ficam separados, então o processamento só custa enquanto roda. É uma base única para a empresa inteira, e ela continua sua se um dia você trocar de nuvem.
Sem compromisso. Você sai com um diagnóstico inicial do seu cenário de dados.
O que entregamos.
Lakehouse em tabelas abertas
Sobre o object storage da sua nuvem.
Organização em camadas
Do dado bruto ao pronto para consumo, com nomes e donos claros.
Particionamento pensado para as consultas
Para que cada consulta leia só o que importa.
Permissões controladas
Por tabela e por perfil de acesso.
Busca vetorial nativa
Pronta para a camada de IA.
Quando faz sentido.
Fundador de startup
Você precisa de uma base que aguente a próxima fase sem ser refeita, e não quer ficar preso a um fornecedor antes de saber o tamanho do problema.
CTO ou Head de Dados
A conta de nuvem cresce mais rápido que os dados, o data warehouse prende você a um fornecedor e cada área tem a sua cópia do mesmo dado.
Como fazemos.
Escolhemos o formato e o motor de consulta a partir do seu cenário: Apache Iceberg sobre o object storage da AWS, GCP ou Azure, consultado por Databricks, Snowflake ou outro motor compatível. O formato aberto é o que garante a troca: o dado não depende do motor que o lê.
- Apache Iceberg
- Databricks
- Snowflake
- Armazenamento colunar
- Object storage
- Transações ACID
- AWS
- GCP
- Azure
As quatro camadas, um só sistema.
Os dados nascem na sua operação, atravessam as quatro camadas da plataforma e voltam à operação como decisão.
Perguntas frequentes.
O que é um data lakehouse?
É uma base que junta o custo baixo e a flexibilidade de um data lake com a consistência de um data warehouse: tabelas com transações ACID sobre arquivos em formato aberto, num armazenamento barato.
Vocês migram de um data warehouse existente?
Sim, por etapas: começamos pelas tabelas que mais pesam no custo ou nas decisões, e o sistema atual segue funcionando até a troca.
Databricks ou Snowflake?
Trabalhamos com os dois. Com tabelas abertas, a escolha do motor deixa de ser definitiva.
Como o custo fica sob controle?
Armazenamento e processamento escalam separados, as consultas leem só as partições que importam e o processamento só custa enquanto roda.
Comece com uma conversa de 30 minutos.
Sem compromisso e sem custo. Você sai com um diagnóstico inicial do seu cenário de dados.
Agendar conversa de 30 minPrefere escrever? [email protected]