Quando se fala em levar modelos de machine learning e GenAI para produção, a base precisa estar sólida. Neste projeto com uma das maiores empresas de logística da América Latina, a Eleflow estruturou um ambiente de dados confiável e escalável, capaz de sustentar previsões com alto grau de acurácia e entregar resultados reais para a operação.
Desafio técnico: infraestrutura limitada e silos de dados
A empresa operava com servidores locais, altos custos de manutenção e dados descentralizados. Além disso, a extração de relatórios e análises dependia de processos manuais, com arquivos Excel e Power BI sendo alimentados sem padronização ou validação, gerando gargalos operacionais e risco de erro humano.
A meta era clara: criar uma fundação moderna de dados para suportar decisões baseadas em inteligência artificial, com governança e automação ponta a ponta.
Solução implementada
Migração para a nuvem
Todos os dados foram migrados de servidores SQL locais para uma estrutura em nuvem com serviços escaláveis. A equipe técnica, composta por engenheiros, cientistas e analistas de dados, redesenhou o pipeline para tornar os dados acessíveis, atualizados e auditáveis.
Camada Gold com governança
Os dados foram organizados em camadas (Bronze, Silver, Gold), garantindo rastreabilidade e consistência para uso analítico. A camada Gold passou a servir como fonte oficial para os dashboards e modelos preditivos.
Automação e performance
Rotinas de ingestão, tratamento e disponibilização de dados foram automatizadas. O que antes levava até 3 dias para ser processado, passou a ser entregue em 15 minutos, com entregas em tempo real diretamente nos dashboards.
Resultados: dados prontos para GenAI
A padronização e a automação abriram caminho para aplicações mais avançadas de inteligência artificial:
- Modelo preditivo de planejamento logístico: Treinado com 4 mil rotas e 18 meses de histórico, alcançou 95% de assertividade nas previsões de viagens (origem, destino e tipo de veículo) dos 3 maiores clientes.
- Melhoria de +31% na acurácia do planejamento de cargas, comparado ao modelo anterior.
- Redução de custos operacionais: Eliminação de servidores físicos e escalabilidade da infraestrutura em nuvem.
- Adoção da cultura de dados: Áreas passaram a construir análises de forma autônoma, utilizando tabelas auditadas e confiáveis.
O que isso tem a ver com GenAI?
Modelos generativos só entregam valor quando têm acesso a dados de qualidade, bem organizados e atualizados. Neste projeto, a base construída permitiu:
- Alimentar modelos de GenAI com dados estruturados e governados;
- Criar aplicações internas com copilotos de atendimento logístico ou apoio à roteirização;
- Sustentar análises preditivas robustas que geram impacto direto na operação.
Em vez de tentar aplicar IA em cima de dados desorganizados, a empresa investiu em tornar os dados parte da solução — não do problema.
A implementação bem-sucedida de GenAI começa com engenharia de dados. Neste case, a Eleflow transformou um ambiente legado em uma base preparada para inteligência artificial, com entregas concretas em previsibilidade logística, performance e autonomia dos times.
Se você quer levar GenAI para produção com qualidade, comece organizando seus dados. Fale com a gente!
