Konstantin Sh.Arquiteto Web & Dados
// 02. INFRAESTRUTURA ANALÍTICA|GCP, BIGQUERY & MACHINE LEARNING

Engenharia de Dados, Analytics & Machine Learning

Transformação de dados brutos e dispersos em repositórios analíticos centralizados, modelos preditivos de alta precisão e agentes autônomos que executam tarefas complexas.

// ECOSSISTEMA ANALÍTICO HOMOLOGADO:
Google Cloud Platform (GCP)BigQueryCloud RunPythonSQL NativoCatBoost / MLTime Series ForecastingLLM Agents & AutomaçõesDocker
// FLUXO DE ENGENHARIA DE DADOS DE PONTA A PONTA[ PROTOCOLO: ELT ASSÍNCRONO / GCP ]
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| 01. INGESTÃO DE FONTES OPERACIONAIS (OLTP / APIS EXTERNAS / TELEMETRIA)                              |
|  [ Bancos Transacionais ]       [ APIs Pagamentos / CRM ]       [ Eventos de Navegação / IoT ]       |
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| 02. PIPELINES DE PROCESSAMENTO & ORQUESTRAÇÃO (KESTRA / CLOUD RUN / PYTHON)                          |
|  - Validação rigorosa de contratos de dados (Pydantic / Pandera)                                     |
|  - Ingestão em micro-lotes idempotentes ou streaming contínuo direto no BigQuery                     |
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| 03. MODERN DATA WAREHOUSE & MODELAGEM DIMENSIONAL (GOOGLE BIGQUERY)                                  |
|  [ Camada Raw (Bronze) ]  ===>  [ Modelagem Otimizada (Prata) ]  ===>  [ Datamarts (Ouro) ]          |
|  - Particionamento por data, clusterização por entidades e governança de acessos (RLS)               |
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| 04. BUSINESS INTELLIGENCE (BI) | | 05. MACHINE LEARNING & MLOPS   | | 06. AGENTES DE IA & AUTOMAÇÃO  |
| - Looker Studio / Power BI     | | - CatBoost (Previsão Demanda)  | | - Agentes Pydantic AI / ADK    |
| - Painéis C-Level & Gestão     | | - Modelagem Churn & Estoque    | | - Automação de Tarefas Ops     |
| - Única Fonte da Verdade       | | - Esteira Contínua MLOps       | | - Ações via Webhooks e CRM     |
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//CAPACIDADES ANALÍTICAS

Quatro Frentes de Soluções em Dados

Infraestrutura estruturada para dar respostas rápidas à gestão, automatizar tarefas repetitivas e antecipar comportamentos de mercado.

// 01. ARMAZENAMENTO & MODELAGEMBIGQUERY NATIVO

Modern Data Warehouse & Analytics

Centralização e estruturação do Data Warehouse corporativo no Google BigQuery. Criamos arquiteturas dimensionais (Star Schema / Snowflake) com particionamento inteligente de tabelas, garantindo que consultas em bilhões de registros rodem em segundos com custo de processamento mínimo.

>Modelagem em camadas (Raw, Staging e Datamarts analíticos)
>Pipelines serverless orquestrados em Cloud Run e Cloud Scheduler
>Otimização de custos de consultas SQL no GCP
// 02. CIÊNCIA PREDITIVACATBOOST / FORECAST

Machine Learning & Modelos Preditivos

Desenvolvimento e colocação em produção de modelos de previsão de demanda, séries temporais e precificação dinâmica utilizando CatBoost, LightGBM e Python. Abordagem prática: modelos que geram impacto mensurável no faturamento e na redução de estoques parados.

>Engenharia de features com variáveis sazonais e de calendário BR
>Pipeline de retreinamento automatizado e monitoramento de drift
>Exportação de predições diretamente para ERPs ou dashboards operacionais
// 03. AGENTES & AUTOMAÇÃOWORKFLOWS LLM

Automação com Agentes & Integrações

Criação de fluxos de trabalho autônomos que conectam o ecossistema de APIs corporativas (CRM, WhatsApp, e-mail e bancos de dados) a agentes inteligentes. Automatizamos rotinas como triagem de pedidos, conciliação contábil e notificações proativas para a equipe de vendas.

>Integração de LLMs com chamadas de ferramentas (Function Calling / Tool Use)
>Alertas operacionais automáticos disparados por regras no banco
>Eliminação de tarefas manuais e preenchimento redundante de planilhas
// 04. VISUALIZAÇÃO & KPISÚNICA FONTE DA VERDADE

Business Intelligence & Métricas Reais

Conexão direta do Data Warehouse a dashboards executivos no Looker Studio, Metabase ou painéis proprietários em Astro/React. Foco na "Única Fonte da Verdade": métricas de CAC, LTV, faturamento líquido e margem de contribuição sem divergências entre setores.

>Tabelas agregadas pré-computadas para respostas sub-segundo no painel
>Controle de acesso por função e segurança a nível de linha (RLS)
>Eliminação de relatórios em Excel descentralizados e propensos a erro
// MODELO DE ATUAÇÃO PARA ENGENHARIA DE DADOS

Alocação Técnica Sem Custos Ocultos

Você não precisa montar um departamento interno de dados com 4 contratações para ter um Data Warehouse profissional. A atuação é cirúrgica, construindo a fundação técnica sob medida para o tamanho da sua operação.

“Atuação exclusivamente por alocação técnica e homem-hora (R$ / hora). Medição e faturamento quinzenal com relatórios transparentes de atividades. Sem escopos ocultos, sem custos surpresa.”