Monitoramento em Tempo Real

Detecte problemas de dados
antes das consequências

51% das empresas que usam IA já tiveram consequências negativas — principalmente por inacurácia de dados. Monitore freshness, schema changes e anomalias antes que afetem suas decisões.

Cenários que o XPTO.XYZ previne

Baseado em padrões reais identificados pela McKinsey e Microsoft em 2025.

📊

Dashboard com Dados Defasados

O PROBLEMA

Jobs de ETL falham silenciosamente. Dashboards continuam mostrando dados antigos. Decisões são tomadas com informações defasadas.

A SOLUÇÃO XPTO.XYZ

Monitoramento de freshness com alertas automáticos. Selo visual de última atualização em cada dashboard.

51%

das empresas já tiveram consequências negativas por inacurácia

McKinsey 2025

🔄

Mudança de Schema Não Detectada

O PROBLEMA

Fornecedor muda formato de campo sem aviso. ETL não quebra, mas processa dados incorretamente. Problema acumula por semanas.

A SOLUÇÃO XPTO.XYZ

Detecção automática de schema changes. Alertas instantâneos quando estrutura de dados muda.

47

dias é o tempo médio para detectar problemas de integração sem monitoramento

McKinsey 2025

📈

Drift Estatístico Silencioso

O PROBLEMA

Valores gradualmente saem do padrão esperado. Métricas parecem normais individualmente mas tendência é problemática.

A SOLUÇÃO XPTO.XYZ

Alertas de anomalia estatística. Detecção de drift em séries temporais.

39%

das empresas reportam impacto no EBIT atribuído a decisões baseadas em dados

McKinsey 2025

Capacidades de Monitoramento

Métricas e alertas configurados durante a fase de implementação consultiva.

Freshness Monitoring

Saiba exatamente quando cada dado foi atualizado. Alertas quando dados ficam mais velhos que o SLA definido.

Última atualizaçãoFrequência esperadaAtrasos detectados

Schema Change Detection

Detecte mudanças estruturais em APIs e bancos de dados antes que quebrem seus pipelines.

Campos adicionados/removidosTipos alteradosImpacto downstream

Anomaly Detection

Algoritmos que aprendem o comportamento normal dos seus dados e alertam quando algo sai do padrão.

Outliers detectadosDrift estatísticoValores nulos inesperados

Data Contracts

Defina SLAs para qualidade de dados. Garanta que produtores e consumidores estejam alinhados.

SLAs definidosViolaçõesScore de conformidade
"Monitor data drift continuously and set up automated alerts for performance degradation."
— Microsoft Learn, AI Data Governance 2025

Quanto está custando não monitorar?

Nosso diagnóstico identifica os pontos críticos do seu ecossistema de dados e define os alertas necessários para prevenir problemas.

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