Engenharia de dados, sem jargão vazio.
Textos práticos sobre o que realmente move o ponteiro em dados: custo, arquitetura e confiabilidade — escritos por quem coloca plataforma no ar, não por quem só desenha slide.
Quanto custa, de verdade, um BI corporativo — e como chegamos a R$ 0 de licença
O custo de um Business Intelligence não é o dashboard: é o licenciamento por volume, a infraestrutura pesada e a manutenção. Como uma arquitetura open-source de dados corta isso quase a zero.
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Você não precisa de Spark, Kafka nem de um cluster para processar milhões de linhas. Como Polars, DuckDB e a arquitetura Medallion entregam a eficiência de nuvem em hardware modesto.
Ler artigo →Observabilidade de dados: quando o pipeline avisa antes de você perguntar
Dado errado que ninguém percebe é pior que pipeline quebrado. Como instrumentar host, containers e motores de dados para que a plataforma monitore a própria saúde e alerte por domínio.
Ler artigo →Classificação de clientes com ML: do CNAE aos embeddings
Cadastro manual coloca o cliente no grupo errado e distorce a análise. Como uma abordagem híbrida — código de atividade, embeddings semânticos e revisão humana — automatiza a classificação com governança.
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