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DataOps

Seus dados chegam antes das 8h. Sem exportar nada.

Construímos a infraestrutura de dados de marketing — do zero ao avançado. Coleta, modelagem, governança e entrega automática.

Falar sobre DataOps

O problema que resolvemos

3 dias

para fechar o report

É o tempo médio que equipes gastam fechando a análise mensal manualmente. Esse tempo poderia estar em decisão, não em extração.

11

fontes, zero integração

Empresas de médio porte têm em média 8–15 plataformas gerando dados. Nenhuma conversando com a outra.

7 dias

de defasagem nos dados

Quando o dado chega, a decisão já foi tomada — ou pior, não foi. Dados de semana passada não mudam o que está acontecendo agora.

O que fazemos

Vai além do que parece.

DataOps de marketing é a engenharia por trás das decisões. É o trabalho invisível que faz o dado do Google Ads, do CRM, do e-commerce e do analytics chegarem no mesmo lugar, com a mesma taxonomia, no mesmo horário — prontos para análise.

  • 1Mapeamento de todas as fontes de dados
  • 2Arquitetura do data warehouse de marketing
  • 3Pipelines ETL automáticos multi-fonte
  • 4Modelagem de atribuição customizada
  • 5Dashboards integrados (Looker, Power BI, Metabase)
  • 6Governança e documentação de dados
  • 7Alertas automáticos de anomalia
  • 8Treinamento do time interno

Como trabalhamos

Processo em 5 etapas.

01

Mapeamento de fontes

Catalogamos todas as plataformas que geram dados relevantes. Muitas empresas têm 8–15 fontes, nenhuma conversando entre si.

02

Arquitetura do warehouse

Definimos onde os dados vão viver, como serão organizados e as regras de nomenclatura. Isso evita retrabalho futuro.

03

Construção dos pipelines

Coleta automática de cada fonte, transformação e carga no warehouse. Sem intervenção manual — os dados chegam sozinhos.

04

Modelagem analítica

Camada de modelos prontos para análise: métricas calculadas, segmentações, atribuição. Dado bruto vira insight.

05

Entrega e monitoramento

Dashboards conectados e atualizados automaticamente. Alertas quando um KPI sai do padrão. Documentação completa.

StackBigQuerydbtAirbyteFivetranLooker StudioPower BIMetabasePythonSnowflakeAirflow

Cenário real

Como isso funciona na prática.

Contexto: E-commerce de médio porte · 11 fontes de dados · 3 canais de ads + CRM + ERP + 2 marketplaces

O desafio

Análise mensal exigia 3 dias de trabalho manual de uma analista. Números nunca fechavam. Decisões de budget eram tomadas com dados de semana passada.

O que fizemos

  • Warehouse centralizado no BigQuery com schema versionado
  • Pipelines Airbyte para 9 fontes — 2 com integrações customizadas em Python
  • Camada dbt com modelos de sessão, transação e atribuição data-driven
  • Dashboard Looker Studio com 18 visões, atualizado a cada 2 horas

Análise mensal: de 3 dias para 20 minutos. Dados de hoje na mesa toda manhã. A analista passou a analisar, não extrair.

−96%

do tempo de análise manual

resultado real

O que você recebe

Entregáveis concretos.

Warehouse documentado e estruturado

Pipelines automáticos para todas as fontes

Camada de modelos analíticos (dbt)

Dashboards conectados e prontos

Runbook de manutenção

Sessão de treinamento com o time

Dúvidas frequentes

Perguntas sobre DataOps.

Não. Montamos tudo e transferimos o conhecimento. Após a implementação, a maioria consegue operar com um analista generalista.

Próximo passo

Vamos conversar sobre
o seu caso específico?

Em 30 minutos já conseguimos identificar o que faz mais sentido para o seu momento — sem compromisso de contratação.