16 projetos governamentais de transformação digital — R$600MM+ destravados em 11 meses
Squad dedicado de IA, dados e engenharia que entregou 16 frentes de transformação digital em órgãos públicos com zero turnover.
16
Projetos entregues
Frentes de transformação digital em órgãos públicos.
R$600MM+
Contratos destravados
Receita habilitada pelo aceite das entregas.
11 meses
Entrega total
Das 16 frentes executadas em paralelo.
0%
Turnover
Estabilidade total do squad durante a operação.
Uma das maiores consultorias de TI do Brasil contratou a Bradata para assumir 16 frentes de transformação digital em órgãos públicos. Nosso squad dedicado de engenharia de dados, IA e backend entregou todas as frentes em 11 meses, destravando mais de R$600 milhões em contratos com 0% de turnover ao longo de toda a operação.
O desafio
O que precisava ser resolvido
- A consultoria precisava escalar capacidade técnica sênior rapidamente para honrar contratos públicos já assinados, sob risco de multas e perda de R$600MM+ em receita.
- Cada órgão tinha stacks heterogêneas (SQL Server legado, planilhas, sistemas isolados) e requisitos rígidos de governança, LGPD e auditoria do TCU.
- Era preciso entregar 16 projetos em paralelo — de plataformas de dados a modelos de machine learning — sem comprometer prazo nem qualidade.
- Alta rotatividade no mercado de TI ameaçava a continuidade: a perda de pessoas-chave em projetos de governo gera retrabalho e atrasos contratuais críticos.
- Os dados estavam fragmentados e sem linhagem confiável, inviabilizando dashboards executivos e decisões baseadas em evidência.
A abordagem
Como a Bradata conduziu
Discovery e mapeamento das 16 frentes
Imersão com a consultoria e os órgãos para mapear escopo, fontes de dados, requisitos legais (LGPD, marcos de auditoria) e critérios de aceite de cada um dos 16 projetos, priorizando os de maior risco contratual.
Montagem do squad dedicado e governança
Alocamos engenheiros de dados, cientistas de dados, especialistas em MLOps e desenvolvedores backend em um squad dedicado, com rituais ágeis, rastreabilidade por OKR e um único ponto de governança técnica.
Arquitetura de plataforma de dados unificada
Desenhamos uma arquitetura de referência sobre Azure Synapse (ingestão, camadas bronze/prata/ouro), modelos semânticos no Power BI e pipelines reprodutíveis em Python, reaproveitável entre os órgãos.
Construção e MLOps
Implementamos os pipelines de dados, modelos preditivos e dashboards. Padronizamos o ciclo de vida de modelos com MLflow e Vertex AI, com versionamento, métricas e promoção controlada para produção.
Homologação, auditoria e go-live
Validação com as áreas de negócio e jurídico de cada órgão, evidências para auditoria, documentação técnica e passagem de conhecimento — destravando o aceite e o faturamento dos contratos.
Sustentação e evolução contínua
Após o go-live, mantivemos sustentação evolutiva com SLAs, monitoramento de pipelines e modelos, garantindo continuidade operacional e 0% de turnover na operação.
A solução
O que entregamos
A Bradata operou como um braço de engenharia da consultoria, assumindo integralmente as disciplinas de dados, IA e backend das 16 frentes. Em vez de tratar cada projeto como uma ilha, construímos uma arquitetura de referência reutilizável sobre Azure Synapse, o que reduziu drasticamente o tempo de entrega dos projetos seguintes.
No núcleo de dados, padronizamos a ingestão em camadas (bronze, prata e ouro), com pipelines reprodutíveis escritos em Python e orquestração de cargas. Isso garantiu linhagem de dados rastreável — requisito inegociável em ambientes sujeitos à auditoria do TCU e à LGPD — e modelos semânticos confiáveis para o consumo analítico.
A camada de inteligência foi entregue com governança real de MLOps: experimentos, métricas e versões de modelos rastreados no MLflow, com treino e serving apoiados por Vertex AI. Cada modelo preditivo subiu para produção com critérios objetivos de promoção, monitoramento de drift e capacidade de rollback.
A camada de consumo materializou-se em dashboards executivos no Power BI, conectados aos modelos semânticos do Synapse. Gestores públicos passaram a acompanhar indicadores em tempo quase real, substituindo relatórios manuais em planilhas por uma única fonte da verdade.
O diferencial estratégico foi o squad dedicado e estável: ao manter 0% de turnover durante os 11 meses, eliminamos o retrabalho típico de troca de pessoas em projetos públicos, preservando contexto e cumprindo todos os marcos contratuais que destravaram mais de R$600MM em receita para a consultoria.
Funcionalidades entregues
Plataforma de dados em Azure Synapse
Data warehouse com arquitetura em camadas, ingestão padronizada e modelos semânticos reaproveitáveis entre os órgãos.
Pipelines reprodutíveis em Python
ETL/ELT versionado, com linhagem rastreável e validações de qualidade de dados em cada etapa.
MLOps com MLflow e Vertex AI
Ciclo completo de vida de modelos: experimentação, versionamento, promoção controlada, monitoramento de drift e rollback.
Dashboards executivos em Power BI
Indicadores em tempo quase real conectados ao Synapse, com uma única fonte da verdade para a gestão pública.
Governança e conformidade LGPD
Controles de acesso, anonimização e trilhas de auditoria atendendo a requisitos legais e de fiscalização do TCU.
APIs REST de integração
Exposição padronizada de dados e serviços para integração entre sistemas legados e novas aplicações dos órgãos.
Squad dedicado e estável
Time multidisciplinar de engenharia, ciência de dados e backend operando com rituais ágeis e governança única.
Documentação e transferência de conhecimento
Documentação técnica, evidências de auditoria e onboarding garantindo continuidade e independência dos órgãos.
Stack: Azure Synapse · Power BI · Python · MLflow · Vertex AI · APIs REST · Data Factory · T-SQL
“O squad da Bradata se tornou indistinguível do nosso time interno. Entregaram com qualidade sênior, sem perder uma pessoa sequer ao longo de quase um ano — foi o que nos permitiu honrar todos os contratos no prazo.”
— Diretor de Tecnologia, consultoria de TI top-10
Perguntas frequentes
Quanto tempo leva para implementar uma plataforma de dados em um órgão público?
Como a Bradata garante conformidade com a LGPD e auditoria do TCU?
A Bradata trabalha como subcontratada de consultorias e integradoras?
Por que um squad dedicado reduz risco em projetos de governo?
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