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:
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.