— O que dizem os clientes
Experiências de quem passou pela preparação de dados com a Baruel
Depoimentos e estudos de caso de equipes que contrataram nossos serviços de revisão, rotulagem e estruturação de pipelines.
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Entregues no prazo
Anos de atuação
— Depoimentos
O que nossos clientes dizem
Felipe Luz
Engenheiro de ML — São Paulo, SP
Contratei a Revisão de Prontidão para três datasets que usaríamos em um modelo de classificação. O relatório identificou um problema de codificação de datas que eu não tinha percebido e que teria causado erros silenciosos na feature engineering. Bem específico, sem a generalização que costuma aparecer nesse tipo de relatório.
Julho de 2025
Ana Menezes
Coordenadora de Dados — Porto Alegre, RS
Usamos o Pacote de Diretrizes de Rotulagem para um projeto com quatro pessoas rotulando em paralelo. A sessão de calibração ajudou a identificar que duas categorias estavam sendo interpretadas de formas diferentes — algo que normalmente a gente só percebe depois de revisar um lote grande. O prazo estendeu um pouco por conta da nossa disponibilidade, não deles.
Junho de 2025
Rodrigo Campos
Líder Técnico — Curitiba, PR
Fizemos o engajamento de Estruturação de Pipeline. O que mais valeu foi o handover — os runbooks estão sendo usados pela equipe sem que ninguém precise perguntar para a Baruel como funciona. O follow-up de 30 dias também foi útil, apareceram algumas dúvidas de operação que foram resolvidas nessa reunião.
Julho de 2025
Juliana Santana
Product Owner de IA — Belo Horizonte, MG
A Revisão de Prontidão nos ajudou a decidir que dois dos cinco datasets não eram viáveis para uso imediato — teriam exigido um trabalho de limpeza maior do que o projeto comportava. Essa clareza valeu mais do que qualquer relatório que tentasse salvar todos os dados.
Junho de 2025
Gabriel Oliveira
Cientista de Dados — Florianópolis, SC
Contratamos as Diretrizes de Rotulagem para um projeto de NLP com categorias bastante subjetivas. Os exemplos por categoria foram o que mais ajudou — são situações reais que levantamos juntos durante o processo. O documento ficou direto o suficiente para ser consultado durante a rotulagem sem precisar de treinamento adicional.
Julho de 2025
Lara Pereira
Gerente de Dados — Porto Alegre, RS
O escopo foi definido em detalhes antes de começar, o que facilitou muito a aprovação interna. No final do projeto, a documentação entregue ficou mais completa do que esperávamos — cobre situações que ainda não tínhamos enfrentado na operação mas que estão descritas nos runbooks.
Junho de 2025
— Estudos de caso
Projetos em detalhe
Caso 01 — Empresa de logística, São Paulo
Revisão de cinco fontes de dados de rastreamento para modelo preditivo
Situação inicial
A equipe tinha cinco fontes de dados de rastreamento de entregas com formatos de timestamp diferentes, campos de status com nomenclaturas inconsistentes entre sistemas e percentual de registros nulos acima de 30% em dois campos usados como features.
O que foi feito
Revisão de prontidão cobrindo as cinco fontes em três semanas. Cada campo foi inspecionado individualmente, com identificação de duplicatas, inconsistências de formato e campos com completude abaixo do limiar utilizável.
Resultado
Relatório com tabela campo a campo e lista priorizada de 14 pontos a resolver. A equipe decidiu usar três das cinco fontes na primeira versão do modelo e adiar o uso das outras duas para um ciclo posterior.
"O relatório deixou claro por que dois datasets não serviam para o projeto agora — e isso evitou semanas tentando trabalhar com dados que não tinham condições de uso." — Líder de dados, São Paulo
Caso 02 — Startup de saúde ocupacional, Porto Alegre
Diretrizes de rotulagem para classificação de relatos com seis categorias
Situação inicial
Três pessoas rotulando registros de texto com seis categorias. Após os primeiros lotes, a equipe identificou divergência significativa em duas categorias adjacentes — registros semelhantes sendo classificados de formas diferentes por rotuladores distintos.
O que foi feito
Pacote de diretrizes de rotulagem com exemplos específicos para cada uma das seis categorias e regras de decisão para os casos limítrofes. Sessão de calibração com os três rotuladores, seguida de revisão das diretrizes após os primeiros 100 registros rotulados em conjunto.
Resultado
Redução das divergências entre rotuladores nas duas categorias problemáticas. O documento passou a ser consultado durante a rotulagem sem necessidade de reuniões de alinhamento frequentes.
"A sessão de calibração revelou que entendíamos duas categorias de formas completamente diferentes. Sem isso, teríamos chegado ao treinamento com um dataset inconsistente." — Gerente de produto
— Contato
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Telefone
+55 (51) 3096-4728Endereço
Av. Independência 863
Porto Alegre, RS
Atendimento
Seg–Sex: 9h–18h
Sáb: 9h–13h
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