Para quem avalia tecnologia: a arquitetura completa, da fonte de dados ao agente de IA — e por que cada camada existe.
Todo projeto começa com um inventário: ERP (financeiro, suprimentos, engenharia), CRM comercial, sistemas de obra, planilhas operacionais e integrações bancárias. Documentamos onde cada dado nasce, quem o mantém e qual seu nível de confiabilidade.
Pipelines automatizados extraem os dados das fontes, aplicam tratamento (padronização, deduplicação, validação de qualidade) e carregam no data lake. Cada carga é versionada e auditável — se um número mudou, sabemos quando e por quê.
Sobre o warehouse, construímos as views de verdade: consultas governadas onde cada indicador tem uma única definição. Venda líquida, custo incorrido, VSO, exposição de caixa — todos calculados uma vez, no dado, nunca reimplementados por agente ou planilha.
Essa é a Regra de Ouro: regra estrutural vive no dado; interpretação vive no agente. É o que impede a IA de alucinar números.
Dashboards executivos construídos em Streamlit consomem as mesmas views. É onde vivem os Fatos do modelo FCA: o que aconteceu, sem ambiguidade, igual para todos na empresa.
A plataforma nasce pronta para IA. Os gestores de IA acessam as views por meio do MCP (Model Context Protocol) — um protocolo aberto de conexão entre modelos de IA e fontes de dados — com autenticação OAuth 2.0 em cada conexão.
É nessa camada que vivem a Causa e a Ação do modelo FCA: os agentes investigam por que o indicador desviou e propõem o plano de ação com responsável, prazo e impacto.
A esteira completa — mapeamento, engenharia, modelagem, views, dashboards + agentes, cultura — é entregue em ondas por domínio. A primeira onda ataca o domínio mais crítico da sua operação e já entrega dashboards e um gestor de IA funcionando.