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01Empresa de dados

Uma API que caía todo dia virou mais de 1 ano no ar sem reinício

A plataforma processava tarefas pesadas em fila. Na prática, a operação vivia de reiniciar recursos toda manhã — e o cliente descobria os erros antes da empresa.

Antes

Recursos da API reiniciados todos os dias

Depois

Mais de 1 ano de uptime sem reiniciar a API

Dor

Quedas diárias e erros em silêncio

  • A API caía todos os dias.
  • A fila entupia: o RabbitMQ enchia de tarefas.
  • O KEDA escalava vários containers, mas eles morriam antes de concluir a tarefa.
  • Desperdício de recurso computacional com containers que subiam e caíam sem entregar nada.
  • O cliente esperava a resposta para, no fim, receber a mensagem de erro.
  • A API falhava silenciosamente: falta de observabilidade era a principal reclamação do cliente.

Solução

Corrigir os antipadrões, não só o sintoma

  • Redis e RabbitMQ rodavam no mesmo container: dois serviços disputando recurso, sem isolamento, e uma falha derrubava os dois. Cada um ganhou seu próprio container.
  • Escala que encerrava workers no meio do trabalho: ajuste dos parâmetros do KEDA, do Celery, do RabbitMQ e do Redis para os containers escalarem e cumprirem a tarefa.
  • Erros que sumiam sem rastro: observabilidade de ponta a ponta, com alertas que avisam o time antes que o problema chegue ao cliente.

Ganho

Estabilidade que o cliente sente

  • A API não cai mais.
  • Os containers escalam e concluem o que começam, sem desperdício.
  • O time sabe que vai dar problema antes do cliente.
  • De reinício diário para mais de 1 ano de uptime sem reiniciar a API.
  • KEDA
  • Celery
  • RabbitMQ
  • Redis
  • Containers
  • Observabilidade
02Consultoria em gestão

Da planilha à proposta no mesmo dia, com o caixa sob controle

A consultoria já tinha um ERP, mas o orçamento de cada projeto nascia fora dele. Resultado: proposta lenta, lead perdido e projetos que consumiam o caixa da empresa.

Antes

Orçamentos em planilha, lead quente esfriando

Depois

Proposta entregue no mesmo dia em que a negociação começa

Dor

Proposta lenta e caixa furado

  • Consultores montavam orçamentos em planilhas.
  • O lead estava quente, mas o consultor perdia o timing: a proposta demorava e o cliente fechava com o concorrente.
  • As contas não batiam.
  • Em alguns meses, as parcelas de custo de mão de obra superavam o pagamento do cliente, forçando a empresa a tirar dinheiro do caixa para cobrir o projeto.

Solução

Módulo de dimensionamento de propostas no ERP

  • Gestão do caixa do projeto: parcelas de custo e de recebimento dimensionadas juntas.
  • Sugestão dos consultores mais experientes e alinhados à dor do cliente.
  • Dias disponíveis na agenda de cada consultor considerados na proposta.
  • Cálculo automático de impostos.
  • Custos de logística, licenças e adicionais do projeto na conta.
  • Margem de lucro visível e projeção de longo prazo.

Ganho

Velocidade comercial e caixa previsível

  • Proposta entregue no mesmo dia em que o lead inicia a negociação.
  • Caixa gerido de forma otimizada: o projeto se paga, sem cobrir despesa com dinheiro do caixa.
  • Margem conhecida antes de fechar o negócio.
  • Projetos e propostas mais organizados.
  • ERP
  • Dimensionamento de propostas
  • Fluxo de caixa
  • Agenda de consultores
  • Impostos
03Software SaaS

Power BI Embedded multi-tenant que escala sem licença por usuário

Distribuir relatórios de Power BI para muitos usuários finais costuma exigir uma licença por pessoa. A AltColab construiu o Portal BI Embed para a PRS Tecnologia: uma plataforma de Power BI Embedded multi-tenant que tira essa conta do caminho, escala e já passou por pentest.

Antes

Uma licença de Power BI para cada usuário que precisa ver um relatório

Depois

Uma plataforma multi-tenant que atende a todos com uma fração do custo de licenças

Dor

Licença por usuário não fecha a conta

  • Compartilhar relatórios de Power BI com clientes finais exige, em geral, uma licença por usuário.
  • Para SaaS e consultorias com muita gente acessando, o custo de licenças trava a distribuição dos relatórios.
  • Era preciso atender vários clientes na mesma plataforma, cada um vendo só o que é seu, e crescer sem reescrever nada.

Solução

Power BI Embedded multi-tenant, pronto para escala

  • Power BI Embedded multi-tenant: vários clientes na mesma plataforma, cada um no seu espaço, sem licença por usuário.
  • APIs atrás do Front Door: nenhuma API fica exposta direto na internet, todo o tráfego entra por uma porta única.
  • 100% serviços gerenciados em nuvem: sem servidores para administrar, cada função roda como um serviço.

Ganho

Economia, escala e resistência comprovada

  • Economia com licenças do Power BI: o cliente final acessa os relatórios sem uma licença individual.
  • Pentest com tráfego pesado: uma semana de varredura de tudo o que estava exposto, seguida de ataques com pico de 500 mil requisições em um minuto, vindos do Brasil e do exterior, inclusive de datacenters do Google e da Microsoft. A API suportou a carga e seguiu atendendo.
  • Grandes clientes, no Brasil e no exterior, em vários idiomas: português, francês, espanhol e chinês.
  • Power BI Embedded
  • Multi-tenant
  • Escalabilidade
  • Pentest
  • Economia de licenças

Cliente: PRS Tecnologia (abre em nova aba) · Solução construída pela AltColab: Portal BI Embed (abre em nova aba)

04Empresa de RH

O processo seletivo que contratou o médico errado — e o sistema que impede isso de novo

Uma empresa de RH conduzia, para um hospital, a seleção de cirurgiões de uma especialidade muito rara. Todas as etapas aconteciam à mão, em planilha — até o dia em que isso custou caro.

Antes

Cerca de 400 candidatos avaliados à mão, em planilha

Depois

Correção, validação e filtragem automáticas, com dados checados na fonte

Dor

Um erro de planilha com consequência gravíssima

  • Cerca de 400 candidatos para uma vaga de especialidade muito rara.
  • Correção de provas, validação de candidatos e todas as etapas feitas manualmente.
  • Uma confusão na planilha com as notas e a checagem de especialidades apontou como apto um médico que não tinha a especialidade exigida.
  • Contratado, ele não conseguia realizar as cirurgias de que o hospital precisava.
  • Pelo receio de judicialização — comum no meio hospitalar, com processos pesados —, o hospital acabou mantendo o médico sem que ele atendesse à necessidade.
  • Prejuízo enorme para o hospital e reputação queimada para a empresa de RH.

Solução

Sistema de coordenação de processos seletivos

  • Correção automatizada de gabaritos com visão computacional.
  • Busca automatizada dos dados dos candidatos nas bases dos conselhos de medicina.
  • Filtragem de candidatos baseada em dados, com insights para quem decide.
  • Checagens automáticas: CRM válido, especialidades verdadeiras, se o médico responde a processos por erro médico e se tem todos os atributos exigidos pela vaga.

Ganho

Nunca mais um candidato inapto aprovado

  • Candidato sem a especialidade exigida é barrado antes da contratação, não depois.
  • Fim da confusão de notas: a correção sai direto do gabarito.
  • Decisão tomada sobre dados checados na fonte, não sobre o que foi digitado numa planilha.
  • Cada indicação chega ao hospital acompanhada das checagens — segurança para quem contrata e para a reputação de quem seleciona.
  • Visão computacional
  • Correção de gabaritos
  • Integração com bases do conselho de medicina
  • Filtragem por dados
  • Processos seletivos

Tem um problema desses aí também?

Conte o que está doendo. A gente faz o diagnóstico, escreve a spec com vocês e resolve em coletivo.