Soluções “board-ready” para reduzir risco, aumentar controle e dar previsibilidade em Tech, Cloud, Dados, IA e Cyber — sempre com governança e evidências.
Blueprint de Cloud (board-ready)
Arquitetura-alvo, padrões e decisão de jornada (o que vai, o que fica, em que ordem e por quê).
- Arquitetura-alvo e princípios (segurança, confiabilidade, custo)
- Padrões de landing zone, redes, identidade e observabilidade
- Roadmap por ondas + dependências críticas
- Riscos e mitigação (técnico + operacional)
FinOps & Controle de Custos
Governança de custo para parar desperdício e dar previsibilidade (sem travar a operação).
- Modelo de alocação (showback/chargeback) e ownership
- Políticas de tagging, budgets e guardrails
- Rotina executiva: variação, anomalias e decisões
- Otimização contínua (rightsizing, commitments, storage)
Programa de Risco Cyber (executivo)
Cyber como risco corporativo: mapa, priorização e plano que o board consegue acompanhar.
- Mapa de risco e exposição (processos, dados, terceiros)
- Controles críticos e lacunas (prioridade por impacto)
- Modelo de governança, KPIs e evidências
- Plano 90 dias / 180 dias / 12 meses
ResilienceOps (BCP/DR na prática)
Continuidade e recuperação com testes, SLAs/SLOs e evidência — sem plano “de gaveta”.
- RTO/RPO por serviço e criticidade
- Runbooks, testes e simulações (tabletop)
- Observabilidade + readiness operacional
- Critérios de prontidão e trilha de evidências
Governança de Dados (com evidência)
Quem decide, quem cuida, como mede: dados confiáveis para decisão e auditoria.
- Domínios, ownership, catálogo e classificação
- Qualidade (DQ), linhagem e controles
- Acessos, políticas e auditoria
- Ritos e KPIs (adoção, qualidade, incidentes)
Data Platform (por fases)
Plataforma de dados com pragmatismo: fundação, quick wins e escala sem “big bang”.
- Arquitetura (lakehouse/warehouse) conforme maturidade
- Padrões de ingestão, modelagem e consumo
- Observabilidade de dados (DataOps)
- Roadmap por casos de uso e retorno
IA aplicada com Governança
Uso de IA com risco controlado: onde usar, como medir e como não se expor.
- Seleção de casos (impacto x risco x viabilidade)
- Políticas: dados, privacidade, segurança e compliance
- Métricas de performance e alucinação (quando aplicável)
- Esteira de MLOps/LLMOps (se fizer sentido)
Copilots internos (com segurança)
Produtividade com IA para operações e áreas de negócio — com proteção de dados e trilhas.
- Casos: suporte, operações, finanças, jurídico, comercial
- Arquitetura de acesso seguro (RAG, RBAC, logs)
- Políticas de uso e treinamento
- Medição: adoção, economia de tempo, qualidade
Quer escolher a solução certa sem “achismo”?
Mapeamos maturidade, risco e impacto e indicamos a trilha (evidências + governança + execução quando necessário).