Auditoria de confiabilidade semântica
Mapeio onde as definições de métricas divergem entre times e ferramentas.
Ligar o Databricks Genie ou uma ferramenta de IA conversacional a uma base de dados sem governança não gera insight — gera respostas erradas com confiança alta. Eu preparo a fundação antes de vocês ligarem a IA em cima dela.
A maioria dos projetos de "IA nos dados" falha silenciosamente: a ferramenta responde, mas a resposta está errada, e ninguém percebe até um executivo tomar uma decisão em cima dela. O motivo quase nunca é o modelo — é a base: métricas definidas de forma diferente em dashboards diferentes, ausência de camada semântica única, e ninguém dono da definição de "receita" ou "cliente ativo".
Mapeio onde as definições de métricas divergem entre times e ferramentas.
Construo (ou corrijo) a estrutura de Metric Views / camada semântica única, com donos definidos por métrica.
Configuro o ambiente para que perguntas em linguagem natural retornem respostas consistentes com os dashboards oficiais.
Antes de declarar "pronto para IA", valido com quem usa os números que as respostas batem com o esperado.
Empresas que já migraram (ou estão migrando) para Databricks/Fabric e têm pressão interna para "colocar IA para funcionar".
Times de dados que sentem que cada nova ferramenta de IA vira mais um sistema paralelo em vez de se apoiar no que já existe.
Lideranças que já foram pegas por um número errado saído de uma ferramenta de IA e não querem repetir.
Se sua plataforma ainda está no meio de uma migração Databricks ↔ Fabric, IA-readiness não é o primeiro passo — é o segundo.