DATA & AI FOUNDATION
Engenharia de dados no Google Cloud para decisões e IA confiáveis.
Construímos plataformas e pipelines de dados no Google Cloud para analytics, integrações, produtos e inteligência artificial com qualidade e governança.
RESPOSTA DIRETA
O que é engenharia de dados google cloud?
Engenharia de dados organiza coleta, transformação, qualidade e acesso para que dados possam alimentar análises, operações e modelos de IA de forma confiável.
Para quem éEmpresas com dados dispersos, relatórios manuais, baixa qualidade ou projetos de IA bloqueados pela ausência de uma base governada.
CONTEXTO
Decisão técnica com visão operacional.
A plataforma deve responder perguntas e alimentar produtos, não apenas acumular tabelas. Começamos pelos consumidores, decisões e níveis de atualização esperados.
Desenhamos ingestão, transformação, catálogo, qualidade, segurança e custos no Google Cloud. O BigQuery pode fazer parte da arquitetura, junto a serviços adequados ao volume e à latência.
Contratos de dados, testes e observabilidade reduzem quebras silenciosas e criam uma base melhor para analytics e IA.
RESULTADOS
O que a iniciativa precisa entregar.
Metas técnicas só importam quando melhoram segurança, velocidade, custo, experiência ou capacidade de decisão.
- 01Pipelines confiáveis
- 02Dados com qualidade monitorada
- 03Acesso governado
- 04Relatórios mais rápidos
- 05Custos observáveis
- 06Base para modelos e agentes
QUANDO FAZ SENTIDO
Sinais de que é hora de agir.
- Relatórios dependem de planilhas
- Fontes não concordam
- Pipelines quebram silenciosamente
- Projetos de IA não têm dados confiáveis
- Consultas são lentas ou caras
- É necessário governar acesso
COMO TRABALHAMOS
Do diagnóstico à operação.
Etapas curtas, critérios visíveis e transferência de conhecimento em cada decisão.
Uso
Definimos decisões, consumidores, SLAs e fontes.
Arquitetura
Desenhamos ingestão, armazenamento, transformação e acesso.
Construção
Implementamos pipelines, testes e catálogo.
Operação
Monitoramos qualidade, custo e confiabilidade.
ENTREGÁVEIS
Clareza sobre o que fica pronto.
- Arquitetura de dados
- Pipelines
- Modelos analíticos
- Regras de qualidade
- Catálogo e linhagem
- Observabilidade e FinOps
PERGUNTAS FREQUENTES
Respostas objetivas.
Vocês trabalham com BigQuery?
Sim. BigQuery é uma opção central para analytics no Google Cloud, mas a arquitetura depende de fontes, latência e padrões de uso.
É preciso criar um data lake?
Não necessariamente. A solução deve ser proporcional ao problema e à capacidade de operação.
Engenharia de dados vem antes da IA?
Muitas vezes, sim. Casos de IA dependem de dados acessíveis, corretos e governados, embora um piloto possa ajudar a priorizar a base.
Vocês integram sistemas legados?
Sim. APIs, CDC, arquivos e conectores podem ser combinados conforme as limitações das fontes.
Fontes técnicas e referências
EVIDÊNCIA EM CAMPO
Parceria Google fortalecida por presença no ecossistema.
Acompanhamos o Google Cloud Next, o Partner Summit e encontros com o time Google para transformar anúncios, plataforma e relacionamentos em decisões melhores para os clientes.
Google Cloud
Google Cloud Next 2025: IA, agentes e a nova infraestrutura digital
A participação da EAGLE BS no Google Cloud Next e Partner Summit 2025: Agentspace, Gemini 2.5, agentes, cloud, dados e aprendizados para clientes.Ler artigo ↗
Google Cloud
EAGLE BS visita o Google em São Francisco: proximidade que transforma tecnologia em resultado
A EAGLE BS visitou o escritório do Google em São Francisco para conhecer sua cultura e fortalecer conexões que apoiam nossa atuação com Google Cloud e IA.Ler artigo ↗CONVERSE COM UM ESPECIALISTA
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