OSTARA
Escritório Ostara — ambiente de trabalho analítico

// EMPRESA

Trabalho analítico com foco em dados reais.

A Ostara nasceu da percepção de que muitas equipes brasileiras têm bons dados à disposição, mas sem estrutura para usá-los bem. Esse é o problema que escolhemos resolver.

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// NOSSA HISTÓRIA

De uma lacuna observada a um escritório em Moinhos de Vento

A Ostara foi fundada em Porto Alegre com uma proposta simples: oferecer serviços de inteligência artificial aplicada que sejam práticos, com escopo definido e entregáveis concretos. Sem consultorias abertas ou projetos de seis meses sem produto no final.

A ideia surgiu quando percebemos que a maioria das ferramentas e consultorias de IA era desenhada para grandes corporações com times de dados próprios. Pequenas e médias empresas no Brasil ficavam de fora — não por falta de necessidade, mas por falta de uma oferta adequada ao seu contexto.

Passamos os primeiros anos trabalhando de perto com equipes de operações e planejamento, entendendo como os dados realmente circulam dentro dessas organizações. Foi desse trabalho de campo que surgiram os três serviços que oferecemos hoje.

// MISSÃO

Tornar o trabalho com dados acessível para equipes que não têm especialistas internos, com entregas claras e linguagem que faz sentido fora dos laboratórios.

// VISÃO

Ser a referência em serviços de IA aplicada para empresas de médio porte no sul do Brasil, reconhecida pela qualidade dos entregáveis e pela transparência na relação com clientes.

// VALORES

  • Escopo bem definido antes de começar
  • Comunicação direta, sem intermediários
  • Entregáveis que a equipe consegue usar
  • Respeito com os dados dos clientes

// EQUIPE

As pessoas por trás do trabalho

Uma equipe pequena e experiente. Cada projeto tem um responsável claro, que você conhece desde a primeira conversa.

CM

Camila Machado

Engenharia de Dados

Responsável pelos projetos de limpeza e estruturação de dados. Passou seis anos em empresas de logística antes de se especializar em pipelines de dados para operações.

RT

Rafael Teixeira

Análise de Processos

Conduz as revisões de otimização de processos. Formado em engenharia de produção, trabalhou como consultor interno em empresas de varejo e manufatura por quatro anos.

LS

Larissa Souza

Modelagem e Previsão

Cuida dos projetos de modelos de previsão. Mestre em estatística aplicada com experiência em planejamento de demanda para distribuidoras no interior do RS.

// COMO TRABALHAMOS

Padrões que seguimos em todos os projetos

Não existe atalho na parte estrutural do trabalho. Cada projeto passa pelos mesmos controles, independente do tamanho.

Escopo antes de tudo

Todo projeto começa com um documento de escopo assinado. O que será feito, o que não será feito e qual é o critério de entrega.

Proteção de dados

Os dados do cliente são tratados apenas para o fim contratado. Acordos de confidencialidade disponíveis para todos os projetos.

Versionamento de entregáveis

Cada entrega é versionada. O cliente tem acesso ao histórico de mudanças e pode comparar versões durante o projeto.

Revisão incluída

Uma rodada de revisão está no escopo padrão de todos os serviços. Ajustes dentro do escopo original não geram cobranças extras.

Documentação transferível

Todo entregável vem com documentação que permite à equipe do cliente continuar ou replicar o trabalho sem nossa presença.

Ponto de contato único

Cada projeto tem um responsável da Ostara como ponto de contato fixo. Sem rotatividade de interlocutores durante a execução.

// EXPERTISE

Inteligência artificial aplicada à realidade operacional brasileira

A Ostara atua na interseção entre dados e operações — um espaço onde a maior parte das empresas brasileiras de médio porte encontra gargalos práticos. Nossas equipes entendem tanto a linguagem técnica dos dados quanto o vocabulário do chão de fábrica, do centro de distribuição e da mesa de planejamento.

Nosso trabalho de limpeza e preparação de dados parte do princípio de que um dado bem documentado vale mais do que três modelos construídos sobre bases frágeis. Por isso dedicamos atenção ao que parece básico: consistência de formatos, rastreabilidade de campos e clareza sobre o que cada coluna significa.

Nas revisões de processos, o foco está em mapear o que realmente acontece — não o que o manual diz que deveria acontecer. Essa distinção é o que torna as recomendações práticas e aplicáveis sem grandes reestruturações.

Na construção de modelos de previsão, nossa premissa é que um modelo que a equipe não entende não será usado. Por isso a explicação do modelo faz parte do entregável tanto quanto o modelo em si.

// PRÓXIMOS PASSOS

Quer conhecer melhor como trabalhamos?

Entre em contato e conversamos sobre o seu contexto antes de qualquer proposta formal.

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