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Nenhum projeto de IA generativa ou de analytics sobrevive a uma base de dados mal estruturada. A Jump constrói o fluxo de dados — desde a ingestão até a entrega para BI e modelos de IA — com pipelines automatizados, data quality mensurável e arquitetura pronta para escalar.
Engenharia de Dados é a disciplina que constrói e mantém o fluxo de dados de uma organização — coleta, transformação, armazenamento e disponibilização — para que times de análise, ciência de dados e IA generativa tenham dados confiáveis. A Jump projeta pipelines, arquitetura e data quality sobre Databricks, Snowflake e ferramentas de Big Data, com o mesmo rigor de auditoria que sustenta MigrateMind e RadarAI.
Repositórios centralizados (Databricks Lakehouse, Snowflake) que unificam dados de múltiplas fontes.
Automatizados, com extração, transformação e carga confiáveis e auditáveis.
Medição objetiva de qualidade dos dados de acordo com a necessidade específica de cada negócio.
Pipelines para eventos como transações financeiras ou dados de IoT.
Criptografia, tokenização, controle de acesso e conformidade LGPD, com a disciplina do RadarAI.
Migração assistida por IA de código analítico legado (ex.: SAS) com equivalência comprovada por baseline.
Três sinais: pipelines automatizados e monitorados, data quality medido contra critérios do próprio negócio, e um repositório central que elimina a duplicação de fontes entre times.
Data Warehouse é otimizado para dados estruturados e BI tradicional. Data Lakehouse combina governança e performance do warehouse com a flexibilidade do data lake, suportando BI, ciência de dados e IA generativa na mesma base.
É o produto da Jump para migração assistida por IA de código analítico legado para plataformas modernas como Databricks, com validação objetiva por baseline e auditoria contínua.
Com criptografia, tokenização, controle de acesso por privilégio mínimo e monitoramento de auditoria — sustentado pelas certificações ISO 27001 e ISO 27701.
Sim, na prática. Um copiloto ou RAG só é confiável se a base de conhecimento tiver dados de qualidade, atualizados e bem estruturados.
Um diagnóstico objetivo, com baseline mensurável, para saber se sua base de dados está pronta para sustentar os próximos projetos.
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