Seu Data Lake está desperdiçando dinheiro

Estamos construindo agentes de IA que vão mapear gargalos de performance, processos duplicados, scans desnecessários e propor a modelagem ideal para o seu consumo de dados — em horas, não semanas.

-70%
custo de processamento
-85%
scans desnecessários
48h
para o primeiro relatório
100%
automatizado por IA
Processo

Como os Agentes de IA vão trabalhar

Nenhuma intervenção manual. Os agentes vão coletar metadados, analisar padrões e entregar um plano de ação priorizado.

Passo 1

Conexão ao Ambiente

Agente de coleta vai acessar os logs de query, catálogo de metadados e estatísticas de armazenamento sem mover dados sensíveis.

Passo 2

Análise Automática

Quatro agentes especializados vão rodar em paralelo: performance, duplicidade, scans e modelagem — cada um focado em sua dimensão.

Passo 3

Relatório de Diagnóstico

Relatório detalhado com achados, severidade, impacto estimado em custo e um mapa visual do estado atual do seu lake — gerado automaticamente.

Passo 4

Plano de Ação

Checklist priorizado por ROI: quick wins que você executa esta semana e melhorias estruturais de médio prazo com scripts prontos.

Cobertura

O que cada Agente vai analisar

Quatro agentes especializados, cada um treinado para uma dimensão crítica do seu Data Lake — estamos construindo cada um deles.

Agente 01

Análise de Performance

Mapeia queries lentas, pipelines com alto tempo de execução e identifica os maiores consumidores de recursos no seu ambiente.

  • Ranking de queries por tempo e custo de processamento
  • Gargalos em joins, shuffles e operações de I/O
  • Oportunidades de cache e materialização de resultados
  • Análise de skew de dados e balanceamento de partições
Agente 02

Processos Duplicados

Detecta transformações redundantes, tabelas espelho sem justificativa e pipelines que reprocessam os mesmos dados em múltiplas camadas.

  • Datasets com sobreposição de conteúdo entre camadas
  • Pipelines que leem a mesma fonte e produzem outputs similares
  • Lógicas de negócio replicadas em múltiplos jobs
  • Tabelas ativas vs. tabelas sem consumo há mais de 30 dias
Agente 03

Scans Desnecessários

Identifica full table scans evitáveis, ausência de partition pruning e queries que varreram terabytes para retornar poucos registros.

  • Full scans em tabelas com particionamento disponível não utilizado
  • Ausência de filtros em colunas de alta cardinalidade
  • Queries lendo arquivos pequenos demais (small files problem)
  • Sugestão de Z-Order, clustering e bloom filters
Agente 04

Modelagem Ideal para Consumo

Avalia o design atual do lake e propõe a arquitetura de camadas, formatos de arquivo e estratégias de particionamento ideais para seus padrões de acesso.

  • Avaliação da arquitetura Medallion (Bronze / Silver / Gold)
  • Recomendação de formato: Parquet, Delta, Iceberg ou Hudi
  • Estratégia de particionamento alinhada ao padrão de queries
  • Proposta de Data Contracts para garantir qualidade downstream
Impacto

O que você pode esperar

Resultados projetados com base em benchmarks de mercado para ambientes otimizados com agentes de IA.

Custo Cloud

Antes R$ 42.000/mês
Depois R$ 12.600/mês

Projeção baseada em benchmarks de eliminação de scans desnecessários e compactação de small files em ambiente Databricks.

Tempo de Pipeline

Antes 5h 20min
Depois 38min

Projeção baseada em benchmarks de remodelagem de camadas e eliminação de joins redundantes em pipeline de ingestão diária.

Volume Armazenado

Antes 18 TB
Depois 6.3 TB

Projeção baseada em benchmarks de remoção de datasets duplicados e conversão para formato Delta com compressão otimizada.

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