Especialidade
SAP Analytics Cloud
Dashboards, planejamento e previsões sobre dados SAP e não SAP, com um caminho claro para quem usa BusinessObjects.
Dados e analytics
Dados e analytics: estratégia, engenharia e IA para decidir com confiança.
Estratégia e governança de dados, engenharia de plataformas, analytics e IA sobre dados SAP e não SAP, no Google Cloud, na AWS ou no Microsoft Azure.
Monitor de dados · carga diáriaPipelines e qualidade em produção
- Completude98%
- Consistência94%
- Atualidade91%
- Unicidade99%
- Vendas · SAP S/4HANACarregado
- Clientes · CRMEm execução
- Metas comerciais · planilhasRevisar regras
- Modelo de previsão de demandaRetreinado
datasets certificados no catálogo42
- dados do ERP e de outras fontes em uma só arquitetura
- SAP + não SAP
- do diagnóstico de dados à operação e evolução contínua
- 4 etapas
- nível de parceria com o Google Cloud
- Premier
Visão geral
Dados tratados como ativo, não como subproduto dos sistemas.
Dados e analytics é a prática que transforma registros espalhados por ERP, CRM, planilhas e aplicações em informação confiável para decidir, reduzir riscos e otimizar processos. Envolve estratégia, governança, engenharia, visualização e inteligência artificial.
O Grupo Intelsis parte de um diagnóstico da maturidade e das prioridades, desenha e constrói a plataforma, entrega análises e modelos de IA em ciclos curtos e segue na operação, com governança e melhoria contínua. Atuamos em ambientes on-premise, em nuvem ou híbridos, com dados SAP e não SAP.
O diferencial é unir conhecimento profundo de SAP a plataformas de nuvem como Google Cloud, onde somos Premier Partner, e AWS. Assim, o indicador que chega ao painel preserva o significado de negócio que nasceu no ERP, e a empresa pode contar com equipes de dados dedicadas ou um centro de excelência.
Destaques
- Estratégia, governança e qualidade de dados
- Engenharia de dados e plataformas em nuvem
- Dashboards, relatórios e modelos analíticos
- Machine learning e IA aplicados ao negócio
- Equipes de dados dedicadas ou centro de excelência
Por que o Grupo Intelsis
Negócio, SAP e nuvem na mesma equipe de dados.
Projetos de dados falham quando tecnologia, processos e pessoas avançam separados. Por isso tratamos os três juntos.
Estratégia ligada a resultados
Cada iniciativa parte de uma decisão de negócio e de um ganho mensurável em eficiência, custo ou crescimento, não de uma ferramenta.
Contexto SAP em cada dado
Conhecemos os processos e as regras do SAP que dão significado aos números, o que evita retrabalho e divergências entre áreas.
Parceiro dos principais provedores
SAP Gold Partner, Google Cloud Premier Partner e AWS Partner: escolhemos a plataforma pelo cenário, pelo custo e pela estratégia de nuvem.
Mudança cultural, não só tecnologia
Apoiamos decisões orientadas por dados com papéis claros, capacitação das equipes e rituais de acompanhamento dos indicadores.
Frentes de atuação
Da estratégia à operação, toda a cadeia de dados.
Atuamos em projetos pontuais ou em toda a cadeia, conforme a maturidade e as prioridades da sua empresa.
Estratégia de dados
Diagnóstico de maturidade, casos de uso priorizados por valor e roadmap alinhado aos objetivos do negócio e à arquitetura atual.
Governança e qualidade
Políticas, papéis, catálogo, linhagem e regras de qualidade para que todos confiem na mesma definição de cada indicador.
Engenharia e plataformas
Arquiteturas on-premise, em nuvem ou híbridas para dados estruturados e não estruturados em grande volume, com pipelines monitorados.
Integração SAP e não SAP
Extração e modelagem de dados do SAP ECC, do SAP S/4HANA e do SAP BW junto a CRM, e-commerce, arquivos e APIs, preservando a semântica do negócio.
Analytics e visualização
Dashboards, relatórios e modelos analíticos para cada área, com SAP Analytics Cloud, Looker ou a ferramenta mais adequada ao cenário.
Machine learning e IA
Modelos de previsão, classificação e detecção de anomalias e IA generativa sobre dados governados, com plataformas como Vertex AI.
Equipes de dados e CoE
Squads dedicados ou um centro de excelência (CoE) que opera, sustenta e evolui a plataforma e os produtos de dados com o seu time.
Operação e evolução contínua
Monitoramento de cargas, custos e qualidade, tratamento de incidentes e inclusão de novas fontes e casos de uso a cada ciclo.
Arquitetura de referência
Cinco camadas entre a fonte e a decisão.
Cada camada tem um papel claro, e a governança atravessa todas elas.
Fontes
ERP SAP, CRM, e-commerce, planilhas, arquivos e APIs de parceiros, cada um com seu dono e sua frequência.
Ingestão e integração
Cargas em lote ou em tempo quase real, com orquestração, monitoramento e tratamento de falhas.
Plataforma e modelagem
Data warehouse ou lakehouse com camadas de dados brutos, tratados e prontos para consumo.
Governança
Catálogo, linhagem, qualidade, segurança e privacidade aplicados a todas as camadas.
Consumo e IA
Dashboards, planejamento, modelos de machine learning e aplicações que usam dados confiáveis.
Diagnóstico de dados
O que avaliamos antes de propor qualquer plataforma.
Um retrato objetivo da maturidade orienta prioridades, investimentos e a sequência das entregas.
Estratégia e governança
- Decisões e indicadores críticos por área
- Donos dos dados e papéis definidos
- Definição única de cada métrica
- Políticas de acesso, privacidade e LGPD
- Qualidade medida e acompanhada
Plataforma e engenharia
- Inventário de fontes SAP e não SAP
- Integrações, cargas e dependências
- Latência exigida por caso de uso
- Custos, escalabilidade e segurança
- Documentação e linhagem
Analytics e IA
- Relatórios em uso e duplicidades
- Autonomia dos usuários de negócio
- Casos de uso viáveis de machine learning
- Dados prontos para IA generativa
- Adoção e rituais de gestão
Como trabalhamos
Quatro etapas, do diagnóstico à operação.
Cada etapa gera entregas utilizáveis, e a seguinte parte do que foi aprendido.
Diagnóstico e prioridades
Começa com uma conversa gratuita de 30 minutos e segue com a avaliação de maturidade, os casos de uso priorizados e o roadmap de dados.
Arquitetura e plataforma
Desenho conjunto da arquitetura e construção de pipelines, modelos e camadas de governança na plataforma escolhida.
Analytics e IA em ciclos curtos
Dashboards, modelos analíticos e soluções de machine learning entregues em iterações curtas, com validação frequente das áreas.
Go-live, operação e evolução
Go-live acompanhado, monitoramento, sustentação e novas fontes e casos de uso, com equipes dedicadas ou um centro de excelência.
Perguntas frequentes
Dúvidas sobre Dados e analytics
Por onde começar um projeto de dados?
Pelas decisões que mais importam. No diagnóstico, identificamos indicadores críticos, fontes, problemas de qualidade e iniciativas em andamento, e priorizamos poucos casos de uso de alto valor. Assim, a plataforma cresce guiada por resultados, e não por uma lista de ferramentas.
Vocês trabalham só com dados SAP?
Não. Integramos dados do SAP ECC, do SAP S/4HANA e do SAP BW com CRM, e-commerce, planilhas, APIs e outras aplicações. Conhecer o SAP a fundo é uma vantagem, porque preserva o significado dos dados de negócio, mas a arquitetura é desenhada para todo o ecossistema da empresa.
Qual plataforma de dados é a certa para a minha empresa?
Depende das fontes, dos volumes, dos casos de uso, das competências da equipe e da estratégia de nuvem. Avaliamos opções como SAP Datasphere, Google BigQuery e os serviços de dados da AWS e do Microsoft Azure, considerando custo de operação, segurança e integração com o SAP antes de recomendar.
Qual a diferença entre este serviço e a especialidade SAP Analytics Cloud?
O SAP Analytics Cloud é a solução da SAP para BI, planejamento e análise preditiva. O serviço de dados e analytics cobre toda a cadeia, da estratégia e governança à engenharia, às plataformas e à IA, com ou sem SAP. Em muitos projetos, os dois se complementam.
Vocês podem operar a nossa plataforma de dados?
Sim. Além de projetos, oferecemos operação e evolução contínua: monitoramento de cargas, qualidade e custos, sustentação de pipelines e painéis e equipes de dados dedicadas ou um centro de excelência que trabalha junto com o seu time.
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Que decisões os seus dados ainda não sustentam?
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