// 01 · O problema

Seu contexto está espalhado.

// 02 · A camada

Data Omnis une tudo numa só camada.

// 03 · O resultado

Sua IA finalmente entende o negócio.

Dados, significado e governança numa única camada, consumida via MCP. O mesmo LLM, um resultado completamente diferente.

// Context Layer for Enterprise AI

O cérebro compartilhado dos seus dados e da sua IA.

Data Omnis unifica dados, significado e governança numa única camada, consumida via MCP.

role para explorar ↓
00%
SEC / 01 · Arquitetura ↳ a camada no meio

Fontes embaixo. Agentes em cima. No meio, a camada que dá sentido.

Quatro grafos (dados, negócio, governança e lineage) costurados num único contexto. O que entra cru embaixo chega compreensível em cima, via MCP. Acompanhe os pulsos.

DATA OMNIS · CONTEXT LAYER 4 GRAFOS / 1 CONTEXTO DATA GRAPH assets · schemas · queries BUSINESS GRAPH glossário · ontologia · métricas GOVERNANCE GRAPH policies · acesso · PII LINEAGE · PONTA A PONTA MCP · READ + WRITE openai anthropic gemini copilot DATABASES & WAREHOUSES BUSINESS APPS PIPELINES & BI COLLABORATION 80+ CONNECTORS T/03 · AGENTES T/02 · CONTEXTO T/01 · FONTES
SEC / 02 · A prova de conceito ↳ teste você mesmo

O mesmo LLM. Um resultado completamente diferente. A diferença é a camada de contexto.

PROMPT / "o board perguntou: por que a margem bruta caiu no Q3?" MODO / GENÉRICO

"Não tenho acesso aos seus números. Em geral, a margem cai quando os custos sobem ou os preços baixam. Pode compartilhar os dados do trimestre?"

FONTES / 0 POLICIES / 0 GLOSSÁRIO / n/d AÇÃO / nenhuma

Abaixo de 50% de precisão, o negócio rejeita a ferramenta. Com contexto, a mesma IA passa de 80% no primeiro dia.

SEC / 03 · O problema ↳ contexto, não modelo
95%

dos pilots de IA generativa morrem antes da produção.

1 em cada 4 experimentos chega a produção. O que mata os outros três não é o modelo, é a ausência de uma camada de contexto.

FONTE / MIT TECHNOLOGY REVIEW, 2025

O modelo não é o gargalo. O contexto é. ↓
Os três obstáculos ↳ entre o pilot e a produção
01

Contexto distribuído

LOCALIZAÇÃO / DESCONHECIDA Seu contexto está espalhado em CRM, SharePoint, Slack, planilhas órfãs e na cabeça de meia dúzia de pessoas. Nenhum agente alcança tudo isso.
02

Significado de negócio

DEFINIÇÃO / AMBÍGUA "TAM" na internet significa mil coisas. Na sua empresa, significa exatamente uma. A IA genérica conhece as mil e erra a sua.
03

Governança de dados + IA

POLICY / DEFASADA Casos de uso imprevisíveis, regulação mudando todo trimestre, e nenhuma policy acompanhando o que os agentes realmente fazem.
SEC / 04 · Como funciona ↳ três movimentos
MOV / 01

Unificar

Unify

Conecte suas fontes: Postgres, planilhas, warehouse, Slack. Cada asset vira um nó num grafo único de contexto, com lineage de ponta a ponta.

postgres/crm warehouse/core sheets/budget dim_customers fct_orders grafo único
MOV / 02

Colaborar

Collaborate

Humanos e IA co-criam o contexto: glossário, ontologia, lineage e policies, tudo versionado. Seu analista vira curador, não escritor de SQL.

dim_customers TERM / "TAM" = def. canônica POLICY / pii.email → mascarar OWNER / ana.duarte
MOV / 03

Ativar

Activate

Todo agente, em todo workflow, consome esse contexto via MCP (leitura e escrita). Uma única fonte da verdade pra toda a sua IA.

contexto mcp/context talk-to-data governance copilot interno
SEC / 05 · Casos de uso ↳ um contexto, todos os agentes
CASE / 01

Talk-to-Data

Usuários de negócio perguntam em linguagem natural e recebem a query certa, com a definição certa, não uma alucinação plausível. QUEM USA / áreas de negócio, analytics
CASE / 02

AI Governance

Auditoria de compliance (EU AI Act incluído) com classificação de risco em minutos, não em semanas de trabalho manual. QUEM USA / dados, jurídico, risco
CASE / 03

Curator + Guardian

Seu analista deixa de ser escritor de SQL e vira dono do contexto, o papel que a IA não automatiza, e o que mais valoriza. QUEM USA / data teams
0×
mais precisão em text-to-SQL ancorado em metadados
p < 2×10⁻¹⁰
8%
de cobertura de metadados, em semanas, não anos
PARTINDO DE 8%
50d
pra classificar PII no estate inteiro, de 50 dias pra 5 horas
CASE / TIDE
0%
menos tempo gasto em documentação após adoção
MÉDIA / CLIENTES
// A saída

Pare o agent sprawl.
Pare o context sprawl.
Uma única camada.

Abaixo de 50% de precisão, o negócio rejeita. Data Omnis te leva a 80% no dia um, e seu time vira dono do contexto, não refém dele.

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