Dados e catálogo
Ingestão e padronização de sell-out com associação de SKUs por regras, embeddings, modelos de linguagem e revisão.
Arquivos de vendas de diferentes origens podem usar colunas, descrições e códigos incompatíveis, dificultando uma leitura consistente do sell-out.
Pipeline de dados com entrada por API ou upload, isolamento por cliente e normalização em um formato comum. A associação ao catálogo combina regras e IA, com uma fila para revisão dos casos que exigem análise.
O pipeline trata a entrada dos dados e sua transformação para um formato comum. Arquivos e chamadas de API podem chegar com campos e convenções diferentes; a normalização organiza essa informação antes das etapas seguintes. A arquitetura documentada contempla separação por cliente, lotes de processamento e armazenamento em S3 e Parquet.
Outro desafio é reconhecer quando códigos diferentes representam o mesmo produto. A associação de SKUs combina regras, embeddings e modelos de linguagem, com revisão dos casos que exigem análise. O resultado pretendido de uma implantação é uma base preparada para consumo analítico, com critérios de associação conhecidos e dúvidas visíveis para a equipe responsável pelo catálogo.
DO PROJETO À OPERAÇÃO
Cenários ilustrativos para visualizar como esse repertório pode ser aplicado no dia a dia de uma empresa.
GRUPO / Dados e catálogo
Escolha o ponto de partida que se aproxima do seu desafio. Cada oferta propõe um escopo de trabalho a partir da experiência deste projeto.
Para quem Times comerciais que consolidam arquivos enviados por redes e parceiros.
Definir e implementar a entrada de um conjunto de fontes, com contrato de dados, mapeamento de colunas e organização dos lotes recebidos.
Para quem Gestores de catálogo e analistas que conciliam descrições de produtos.
Construir a associação entre códigos externos e catálogo mestre, combinando critérios determinísticos, similaridade e revisão dos casos que não têm correspondência clara.
Para quem Equipes de dados que precisam disponibilizar sell-out para análise.
Projetar a persistência e o acesso aos dados normalizados em uma arquitetura AWS delimitada, considerando as fontes, o consumo esperado e os custos do ambiente.
Podemos combinar ofertas e adaptar as entregas. Dados, integrações, critérios de aceite, prazo e investimento são definidos na proposta para a sua empresa.
Vamos desenhar seu escopo