IA aplicada
Agentes que movem a operação
Assistentes conectados aos seus sistemas para atender, ler documento, responder e acionar fluxo — com o dado por trás, não só o texto.
Conversar sobre isso →Dados e IA aplicada
Dados e IA que chegam à produção.
Projeto de IA raramente morre por falta de modelo. Morre por falta de base.
Construímos a fundação de dados e integração para colocar agentes, copilotos e automações em produção sobre informação confiável.
50+projetos entregues
30+clientes atendidos
2019operando desde
Estratégia e execução no mesmo time: do primeiro diagnóstico à solução operando, você fala com quem constrói.
Soluções
Onde entramos.
Entramos onde dado ruim, integração quebrada ou processo manual já virou gargalo da operação. IA é uma das ferramentas: começamos pela oportunidade de negócio e construímos a fundação técnica que ela exigir — dados, integração, automação ou IA.
Dados e engenharia
Bases confiáveis para decidir
Ingestão, lakehouse e camada semântica que transformam fonte dispersa em dado com dono, definição e contrato.
Conversar sobre isso →Automação
Processos que deixam de travar
Integrações e rotinas que tiram o trabalho manual do caminho entre áreas e sistemas — do ERP ao back-office.
Conversar sobre isso →IA aplicada
O modelo costuma ser a parte mais fácil.
O difícil é dado com dono, métrica definida, acesso controlado e integração com a operação.
01
Fonte
- ERP · CRM · WMS
- planilha · API
- documento digitalizado
02
Base confiável
- contrato de dados
- camada semântica
- dicionário de métricas
a etapa que a maioria dos projetos pula
03
IA
- agente
- copiloto
- extração
04
Ação
- chamado triado
- campo preenchido
- resposta com fonte
Agente de atendimento e qualificação
- Entra
- Conversa, histórico e as regras da operação.
- Sai
- Resposta, lead qualificado ou chamado triado — com a ação disparada no sistema.
O que faz quebrarAgente sem acesso ao dado transacional. Responde bem e erra status, saldo e prazo.
Análise de documentos
- Entra
- Contrato, nota, apólice ou laudo — inclusive digitalização ruim.
- Sai
- Campo estruturado e conferido contra a regra de negócio.
O que faz quebrarMedir acurácia pela média. O que custa caro é o caso raro — limiar de confiança e revisão humana entram antes de ligar.
Conversa sobre os dados
- Entra
- Pergunta em português, de quem não escreve SQL.
- Sai
- O número, com a definição da métrica atrás dele.
O que faz quebrarApontar o modelo para a base crua. Ele gera SQL válido com resposta errada — e ninguém percebe.
Copiloto sobre base de conhecimento
- Entra
- Procedimento, norma e documentação interna.
- Sai
- Resposta com a fonte citada.
O que faz quebrarBase desatualizada e sem controle de acesso. Responde com o procedimento revogado — ou mostra o que aquela pessoa não deveria ver.
Quatro tipos de aplicação que construímos. Em todas, o trabalho invisível é o mesmo: deixar o dado em condição de ser usado.
Como a gente opera
O que a operação vê quando algo sai do lugar.
Site de consultoria mostra texto. Estes são os artefatos que existem de verdade nos projetos — o contrato que define o que o dado promete, o teste que barra a publicação e o alerta que chega antes do usuário reclamar.
# versionado no repositório do cliente contrato: vendas.pedido_item versao: 2.1.0 granularidade: 1 linha por item de pedido chave: [pedido_id, item_seq] frescor: alvo: 15 min limite: 60 min quebras: - schema alterado: bloqueia publicação - volume < 60% da média de 28d: alerta - valor_liquido negativo: quarentena testes: 14 · a cada carga
PASS unique_pedido_item_seq ......... 1.2s
PASS not_null_valor_liquido ......... 0.9s
PASS fk_produto_id .................. 1.4s
FAIL volume_vs_media_28d ............ 1.1s
↳ 61.240 linhas · esperado > 148.000
↳ publicação bloqueada
Done. 13 PASS · 1 FAIL⚠ frescor.vendas.pedido_item 73 min desde a última carga (limite 60) painel comercial marcado como desatualizado nada errado foi publicado procedimento RB-03 · plantão acionado
Nomes de tabela, volumes e prazos trocados. A estrutura é a real.
Onde aplicamos
O que já construímos.
Por confidencialidade, alguns clientes não são identificados publicamente. Referências disponíveis sob solicitação.
Plataforma de dados e IA
Unificamos dados operacionais e regulatórios em uma camada confiável para analytics, automação e agentes sobre a operação.
Automação de dados regulatórios
Estruturamos pipelines de alto volume para reduzir trabalho manual e transformar dados regulatórios em informação disponível para analytics e operação.
Data platform incorporada ao produto
Construímos a camada de dados e inteligência que passou a fazer parte do próprio produto entregue aos clientes.
Credenciamento
Somos membros do AWS Partner Network. A maior parte do que construímos roda em AWS, dentro do ambiente do cliente — e a arquitetura é desenhada para você continuar operando sem a Dataven.
Como contratamos
Três formas de começar.
Assessment, implantação e sustentação são contratações diferentes. Prazo, marcos e condição comercial saem do recorte de cada caso — e ficam escritos antes de qualquer trabalho começar.
Sem escopo escondido.Escopo, critério de aceite e responsabilidade de cada lado ficam definidos antes da execução — específicos para o seu caso, não copiados de uma tabela.
Assessment · diagnóstico
Recorte e entregável definidos na proposta. Existe para decidir se vale seguir, qual caminho faz sentido e qual deveria ser o próximo investimento.
Projeto de implantação
Dividido em marcos, cada um com critério de aceite escrito antes de a fase começar.
Sustentação e evolução
Contratada à parte, com escopo e periodicidade próprios. Não entra embutida no projeto.
Método
Do desafio à entrega, sem perder o contexto.
Quatro etapas, na ordem em que resolvem o problema.
- 01
Diagnóstico
Processo, dados disponíveis e o resultado que precisa mudar. Sem tecnologia em cena antes da hora.
- 02
Plano
Prioridade, escopo, indicadores e arquitetura. O critério de sucesso é acordado antes de começar.
- 03
Entrega
Ciclos curtos, com validação de quem vai usar.
- 04
Evolução
Quando faz sentido, seguimos junto: novos domínios, novos modelos, novas frentes.
Por que Dataven
Quem entende o problema participa da construção.
Times de dados costumam travar pelos mesmos motivos: fonte sem dono, métrica com quatro definições diferentes e rotina que só uma pessoa sabe executar. É nesse tipo de problema que entramos — e é por isso que o diagnóstico vem antes da ferramenta.
Quem diagnostica participa da construção
Você não entrega o diagnóstico para um time e recebe outro na execução.
Profundidade técnica sem terceirizar a decisão
Quem desenha a arquitetura entende o impacto no negócio, e quem discute o negócio entende o que está sendo construído.
Engenharia pronta para operar
Arquiteturas e integrações construídas para a realidade do seu ambiente — não para o slide.
Arquitetura sem dependência da Dataven
Código, infraestrutura e dados ficam no seu ambiente. Se a gente sair de cena, a operação continua.
Vamos conversar
Qual processo merece evoluir primeiro?
Conte o desafio da sua operação. A partir dele, desenhamos o próximo passo — uma conversa para entender o contexto, as fontes disponíveis e a prioridade real.