Skip to content
Docs

This page has not been translated yet — you are reading the Portuguese version. View in Portuguese

PreviewUpdated on 2026-09-08

Visão geral da plataforma

As três camadas do ingestia.io — Ingestia Data, ingestia.bi e Ingestia AI — e como elas se encaixam do dado cru à decisão.

On this page (13)

Selo de estado: Preview (limite atual do produto) · Atualizado em 2026-09-08 · Fonte da verdade de estado: matriz de estados do produto. Hoje nenhum recurso é anunciado como "GA disponível"; o teto de maturidade da plataforma inteira é Preview (implementado ≠ certificado em nuvem).

A ingestia.io é uma plataforma self-service de datalake, BI e IA para PMEs brasileiras, rodando na nuvem, região Brasil (São Paulo). Ela é organizada em três camadas que você percorre na ordem: o dado entra por Ingestia Data, vira análise em ingestia.bi e ganha explicação e automação em Ingestia AI.

O que é#

Um caminho único, do arquivo cru à decisão de segunda de manhã:

code
   fonte (arquivo/ERP/Ads) pessoas
          │ ▲
          ▼ │
   ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
   │ Ingestia │──▶│ ingestia.bi │──▶│ Ingestia AI │
   │ Data │ │ (análise) │ │ (explicação) │
   │ (dados) │ │ │ │ │
   └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
   landing + modelo semântico text-to-SQL, Q&A,
   Bronze/Silver/Gold visuais, painéis alertas, narrativa
   no datalake e distribuição (determinístico + LLM)

As três camadas#

1. Ingestia Data — a camada de Dados

Traz o dado do cliente para dentro e o deixa pronto para análise:

  • Conectores e upload de arquivos alimentam a landing zone (a área de arquivos da plataforma).
  • O pipeline medallion materializa três tabelas por fonte no datalake: Bronze (cru), Silver (limpo e padronizado) e Gold (datamart pronto para BI).
  • Inclui profiling com amostra mascarada, detecção de mudança de schema (drift), agendamento, retry/DLQ e guarda de custo.

Documentação: Dados (Ingestia Data).

2. ingestia.bi — a camada de análise

Transforma as tabelas Gold em análise que qualquer pessoa consome:

  • Modelo semântico central (relações, medidas e fórmulas em português), reaproveitado por todos os painéis.
  • Editor de canvas com catálogo de 46 visuais de dados + 4 elementos de layout, filtros, drill, temas e versionamento (decoder N−1: painel antigo nunca quebra).
  • Distribuição: link secreto, embed, web aberta, assinatura por e-mail e exportação (XLSX/CSV/PDF).

Documentação: BI (ingestia.bi).

3. Ingestia AI — a camada de explicação e automação

Explica os números e automatiza o acompanhamento. Tem duas famílias bem diferentes:

  • Determinística (contas puras rodando no nosso servidor): anomalias, previsões e alertas. Nunca mandam dado para um LLM, custo de token zero, resultado reproduzível bit a bit.
  • Com LLM (Anthropic): text-to-SQL, Q&A com citação, insights e narrativa de relatório. Passam por controle de egress, orçamento com teto e recusa quando não há base — a IA avisa, não inventa.

Documentação: IA (Ingestia AI).

Como as camadas se conectam#

  • Data → BI: os painéis leem das tabelas Gold (ou do modelo semântico aterrado nelas). Nada de BI aponta para o dado cru.
  • BI → AI: a IA fica aterrada no modelo semântico e nos painéis — é daí que vêm as citações e a proveniência das respostas.
  • Tudo escopado por workspace: cada cliente tem seu dataset isolado; nenhuma camada vaza dado entre workspaces.

Para que serve#

  • Dono de PME: abre um painel e sabe em uma olhada se vai bater o mês.
  • Analista: conecta fontes, modela e monta painéis sem escrever infraestrutura.
  • Time: consome painéis (viewer), recebe relatórios por e-mail e pergunta aos dados em português.

Quando usar (e quando não)#

  • Use quando você quer sair de planilhas soltas para um datalake com BI e IA, na sua região (Brasil), pagando por uso.
  • Não use ainda para carga de missão crítica com SLA contratual: o teto atuais é Preview — sem SLA e sem certificação de nuvem.

Plano e permissões#

  • Todas as três camadas existem em todos os planos (Starter → Enterprise); o que muda são limites (conexões, criadores, viewers, modos de atualização) — veja Planos.
  • O dono (owner) administra estrutura, plano e cobrança; papéis e permissões finas em Papéis (RBAC).

Onde seus dados ficam#

  • Dados analíticos: datalake dedicado, um dataset isolado por cliente (<prefixo>_bronze / _silver / _gold), São Paulo, Brasil.
  • Arquivos (landing): área de arquivos da plataforma.
  • Cadastro / control-plane: Postgres gerenciado.

Limites e custos#

  • Teto Preview para toda a plataforma: latência, custo faturado em BRL e uptime não foram medidos em produção — os valores exibidos são projeção.
  • Consumo de nuvem (processamento + IA) é pago em créditos, com guarda de custo por consulta. Veja Consumo e quotas.

Segurança#

  • Isolamento por workspace (dataset dedicado, query escopada por prefixo).
  • MFA obrigatório em toda conta.
  • RLS/ABAC por atributo do membro; PII mascarada em amostras e snapshots públicos.

Relacionados#

Última revisão: 2026-09-08. Estado & evidência: estados derivados de matriz de estados do produto (90 recursos mapeados · nenhum GA · limite Preview). Nenhum recurso é anunciado como GA de produto.

Related links