// sobre · lume_analytics
Uma boutique de ciência de dados para empresas que precisam de monitoramento em tempo real, modelos preditivos em produção e gestão executiva de projetos de dados.
Trabalhamos com ciência de dados há mais de 8 anos, com foco em setor bancário e financeiro, expandindo para varejo, saúde, logística e indústria. Construímos modelos preditivos do whiteboard à produção, integrados a dashboards executivos que pessoas realmente usam para tomar decisão.
Acreditamos em três coisas: dados limpos vencem modelos sofisticados, métricas de negócio importam mais que AUC e simplicidade escala.
// setores_atendidos
KPIs críticos em tempo real, fila de incidentes auto-priorizada e ações rápidas (ack, paginar, rollback, isolar).
fraud_rate 0.42% (baseline 0.12%)
setor: Banking · responsável: fraud-squad
Monitoramento contínuo de modelos, SLAs e operações. Filtre por severidade, setor ou tipo.
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Da modelagem ao deploy: ciclo completo de ciência de dados orientado a impacto de negócio.
Dashboards e alertas em streaming para operações críticas — banco, varejo, saúde, logística e indústria.
Modelagem dimensional, otimização de queries e pipelines confiáveis em qualquer cloud.
Modelos preditivos: churn, score, fraude, recomendação, manutenção preditiva, triagem.
Deploy, versionamento, monitoramento de drift, retreino automático e observabilidade.
Embeddings, RAG, análise semântica de documentos e classificação de conteúdo.
CRISP-DM + Agile, OKRs, governança, squads multidisciplinares e roadmap orientado a impacto.
CRISP-DM + Agile + OKRs — do problema de negócio ao modelo em produção, com governança e impacto medido.
Entender problema, KPI alvo e critérios de sucesso.
Mapear fontes, qualidade, gaps e governança.
Baselines, experimentação e validação rigorosa.
API, batch ou streaming — com observabilidade.
Drift, performance e alertas em tempo real.
Retreino, A/B tests e expansão do escopo.
Modelos de risco, fraude e previsão de demanda para clientes de energia, saúde e financeiro. Impacto consolidado: −R$8M/ano em perdas evitadas e +18% em conversão.
Modelos de churn de lojistas, recomendação de produtos e BI executivo para diretoria comercial. Squad de 4 pessoas, deploy em produção via AWS SageMaker.
Dashboards SQL/Power BI para times de marketing e supply chain, primeiros pipelines em Python para forecast de estoque.
USP — ICMC São Carlos · 2021
UFPA — Universidade Federal do Pará · 2017
Navegue pelos cases como capas de um catálogo. Use os controles para girar o anel.
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Cases reais com métricas de impacto mensurável, em múltiplos setores.
Plataforma de monitoramento em tempo real (Kafka + ClickHouse + Grafana) com KPIs operacionais, alertas inteligentes e drill-down por área.
Framework de gestão de projetos de dados (CRISP-DM + Agile) com roadmap, OKRs, governança, papéis e rituais — usado em squads multidisciplinares.
Detecção de fraude transacional em tempo real com XGBoost servido via FastAPI + dashboard de risco para o time de prevenção.
Funil de aquisição em tempo real, atribuição multi-touch e sistema de recomendação personalizado para varejo digital.
Modelo de classificação de risco para priorização de pacientes em pronto-socorro, integrado ao prontuário eletrônico.
Previsão de tempo de entrega e otimização de rotas com modelos de gradient boosting e telemetria em streaming.
Ferramentas que usamos diariamente para resolver problemas complexos com dados.
Alterne entre os setores e veja KPIs, sparklines e modelos atualizando em tempo real.
// a_cereja_do_bolo
Banco, e-commerce, saúde, logística e indústria — o mesmo padrão arquitetural, calibrado para cada KPI. Latência sub-segundo, modelos versionados, dashboards que os times realmente abrem.