Engenharia de Dados e Analytics para decisões confiáveis

A StatsRev projeta e implementa fundações analíticas da ingestão de dados à camada semântica para que organizações tomem decisões com clareza, consistência e governança.

Serviços

Ingestão de Dados & CDC

Pipelines robustos para replicação e ingestão incremental de dados a partir de sistemas transacionais, com monitoramento, versionamento e boas práticas de engenharia.

Camada Analítica & Modelo Semântico

Desenho e implementação de camadas analíticas (silver/gold) com entidades de negócio bem definidas, métricas consistentes e documentação clara para acelerar análises e reduzir ambiguidades.

Analytics de Jornada do Cliente

Unificação de eventos, dados operacionais e contexto de negócio para entender jornadas, gargalos e causas-raiz — conectando o que aconteceu ao porquê aconteceu.

Qualidade de Dados & Observabilidade

Testes automáticos, regras de qualidade, alertas e SLAs para garantir confiança nos dados e evitar falhas silenciosas em relatórios e dashboards.

BI & Governança de KPIs

Definição de métricas, padronização de nomenclaturas, estruturação de dashboards e alinhamento entre áreas para evitar divergências de indicadores.

IA/ML para Insights e Decisão sob Incerteza

Do desenho do problema à entrega em produção, estruturamos modelagem, validação e monitoramento para que a solução seja confiável, explicável e alinhada a objetivos de negócio.

Ingestão de Dados & CDC

Pipelines robustos para replicação e ingestão incremental de dados a partir de sistemas transacionais, com monitoramento, versionamento e boas práticas de engenharia.

Camada Analítica & Modelo Semântico

Desenho e implementação de camadas analíticas (silver/gold) com entidades de negócio bem definidas, métricas consistentes e documentação clara para acelerar análises e reduzir ambiguidades.

Analytics de Jornada do Cliente

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Qualidade de Dados & Observabilidade

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BI & Governança de KPIs

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Conte-nos um pouco sobre seu desafio, contexto atual e objetivos. Retornamos em até 1 dia útil.

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