Serviços de dados
A IA é tão boa quanto os dados que a sustentam.
Construímos os pipelines, as plataformas e a qualidade de dados de que seus sistemas de IA dependem — e tornamos utilizáveis os dados que você já tem para o que quiser construir em seguida.
O sprint inclui viabilidade técnica e requisitos de dados: você vai saber exatamente em que estado estão seus dados
O que construímos
Engenharia de dados
Pipelines e integrações que movem seus dados de forma confiável — em batch e em tempo real — dos sistemas que você opera até os lugares onde eles geram valor.
Plataformas de dados
Warehouses, lakehouses e o encanamento em volta deles — projetados para as perguntas que seu time realmente faz.
Dados prontos para IA
A distância entre “temos dados” e “a IA consegue usá-los”: qualidade, estrutura, acesso e recuperação onde isso se justifica.
Analytics e BI
Dashboards e métricas em que seu time confia — uma única versão da verdade, conectada às decisões.
MLOps
Deploy, monitoramento, avaliação e retreinamento — a camada de operação que mantém os modelos honestos em produção.
Onde os pilotos de IA empacam
Todo piloto de IA que empaca tem a mesma autópsia: os dados não estavam prontos. O erro que mais vemos é tratar essa prontidão como um projeto que termina antes de a IA começar: limpar tudo, estruturar tudo e só então começar. Nunca termina. Prontidão é relativa a um caso de uso. Um assistente que responde perguntas a partir da sua documentação precisa que esses documentos estejam indexados e atualizados, e nada mais. Um modelo que prevê churn precisa de uma tabela, com os joins feitos, rotulada e atualizada — e nada mais.
Prontidão não é uma propriedade de um banco de dados. É a resposta a quatro perguntas, feitas sobre um caso de uso por vez. O sistema que vai usar os dados consegue de fato alcançá-los, com as permissões que esses dados já têm? Eles são verdadeiros? Têm a forma de que o caso de uso precisa? Existe um caminho de onde o dado nasce até onde o modelo o lê que rode sem uma pessoa? A maioria dos pilotos que empacam falha em uma das quatro. Quase nenhum falha nas quatro — e é por isso que a correção costuma ser menor que o medo.
A partir dos sistemas que você já opera
Sistemas
Conectores para os sistemas que você realmente opera: bancos de dados, ERPs, CRMs, APIs. ERPs antigos e APIs estranhas são nosso caso normal, não a exceção.
Pipeline
Dados que chegam completos, no horário, sempre. Um pipeline em que se pode apostar sabe como é uma execução completa e avisa quando não é — antes que alguém lá na frente leia o resultado.
Plataforma
O que mora em um só lugar é a definição: a receita calculada uma vez, a partir de uma fonte, com um responsável, e lida por todas as telas. Warehouse ou lakehouse é um trade-off de cargas de trabalho e custo, não a decisão que importa.
Qualidade
Eles são verdadeiros? Duplicatas, registros desatualizados, campos que significam coisas diferentes em sistemas diferentes. Um modelo treinado nisso vai errar com toda a confiança exatamente onde os dados erram.
Sua IA
O piloto prova que o modelo pode funcionar. Operar é provar, toda semana, que ele continua funcionando: deploy, monitoramento, avaliação, retreinamento.
Provas
Engenharia de plataforma de dados para a Oxford Economics — decisões de arquitetura que se sustentaram enquanto a plataforma crescia. Reconstruímos o site, o portal de clientes e a forma como os economistas publicam: a plataforma que entrega análise orientada a eventos enquanto ela ainda importa. Para a Envio 360, uma arquitetura de dados multi-tenant que permite a uma plataforma de otimização ler o TMS que cada cliente já opera — uma plataforma, com os dados de cada tenant mantidos separados.
Ler o caso →As decisões de arquitetura e de design que a sophilabs tomou no início compensaram muito.
Como trabalhamos
Discovery Sprint → trabalho a preço fixo em ordem de valor: o subconjunto de dados que desbloqueia o primeiro caso de uso, tornado confiável primeiro, verificado com a própria IA → construído para ser entregue — documentação, alertas, runbooks — ou, para os times que seguem construindo, um contrato mensal com preço por resultado, não por horas.