Consultoria de Engenharia de Dados e Lakehouse

Lakehouse é uma arquitetura que combina o armazenamento flexível do data lake com a organização e o desempenho do data warehouse. O data lake guarda dados brutos de qualquer tipo, mas tende a perder governança. O data warehouse organiza dados estruturados para consulta, mas tende a ser mais rígido e caro para crescer. No lakehouse, as duas funções usam a mesma base em formato aberto.

Faz sentido quando o data warehouse atual não comporta novas fontes ou quando o custo cresce mais rápido do que o uso. Também faz sentido quando a empresa quer IA sobre a mesma base dos relatórios. Um data warehouse que atende bem aos relatórios atuais pode continuar como está, e a migração pode entrar por domínio, quando houver motivo.

Os dois são formatos abertos de tabela, com transações, histórico de versões e evolução de esquema. O Delta Lake é mais integrado ao ecossistema Databricks. O Apache Iceberg tem suporte amplo entre mecanismos de consulta de vários fornecedores. A escolha depende da plataforma que a empresa usa e dos mecanismos de consulta de que precisa, e existem camadas de interoperabilidade entre os dois.

Depende do contexto. Databricks costuma atender melhor quem tem engenharia de dados e machine learning no mesmo ambiente. O Microsoft Fabric costuma atender melhor quem já usa Power BI e Microsoft 365 e quer consolidar a área de dados em uma plataforma. As camadas e a governança seguem o mesmo desenho nas duas. A ROQT atua com ambas e indica a que se encaixa no caso.

É uma forma de organizar os dados em camadas: bronze para o dado bruto, silver para o dado limpo e padronizado, gold para as tabelas prontas para indicadores e IA. Cada camada tem regras de qualidade e donos definidos.

O prazo depende do número de fontes e da quantidade de relatórios a migrar. A migração por domínio permite que a primeira área entre em produção antes das demais.

Dados que representam o caso de uso, têm origem conhecida e permissões claras. Um agente que consulta dados desorganizados responde com a mesma desorganização. A Gartner projetou, em comunicado de 26/02/2025, que as organizações abandonarão 60% dos projetos de IA sem dados prontos para IA até 2026.

Pode ser a equipe interna, uma consultoria de dados como a ROQT ou as duas em conjunto. Na operação contínua, os especialistas monitoram os pipelines, tratam incidentes, acompanham o custo de processamento e evoluem a arquitetura. O conhecimento fica documentado com a empresa.