O que é o Maloka Core?

É o Data Lake seguro da Maloka para o varejo. Conectamos ao ERPs/PDVs, centralizamos histórico de vendas, estoque e clientes e entregamos dados tratados em camadas (Bronze/Silver/Gold) prontos para IA conversacional, dashboards e modelos preditivos.

Como funciona a orquestração?

O orquestrador executa ingestão e atualização contínua. A camada Bronze preserva o dado bruto fiel à origem, a Silver normaliza e padroniza e a Gold aplica as regras de negócio. Isso garante rastreabilidade (data lineage), reprocessamento quando necessário e consistência para BI e IA.

Como a Maloka protege os dados de cada varejista?

Cada varejista tem um Data Lake isolado (schema dedicado para dados processados), com criptografia em trânsito e em repouso, KMS para chaves e credenciais, controle de acesso por perfil e trilhas de auditoria. Tudo alinhado à LGPD.

Quais dados entram no modelo Maloka Core?

Cadastros (cliente, produto, loja, fornecedor, vendedor, categorias e meios de pagamento), transações (venda, itens e pagamentos, compra e itens), estoque (snapshot e movimentos) e campos de domínio (status/tipos/situações) mapeados por conector conforme o ERP/PDV.

Como essa base alimenta LLM e machine learning?

Os dados tratados alimentam LLMs (modelos de linguagem) e modelos de machine learning para responder perguntas em linguagem natural, detectar riscos e gerar recomendações. Cada varejista vê insights em dashboards personalizados com base no seu próprio Data Lake.

Maloka Core (BD e Nuvem)

A fundação de dados para IA no varejo

O Maloka Core é um Data Lake seguro para o seu varejo.
Conectamos ERPs/PDVs em poucos dias, coletamos os dados brutos e organizamos tudo em camadas. Cada varejista opera em um ambiente isolado com governança ponta a ponta, criptografia para chaves/segredos, controle de acesso e trilhas de auditoria para alimentar LLMs e modelos preditivos.

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Arquitetura do Maloka Core: do ERP/PDV aos modelos de IA com governança e segurança

O Maloka Core padroniza e unifica dados operacionais em um modelo pronto para análise e IA.
A base se organiza em quatro blocos: cadastros (dimensões), transações (fatos), estoque (snapshot e movimentos) e campos de domínio (status/tipos/situações mapeados por fonte/ERP). Isso reduz a ambiguidade entre sistemas, melhora a qualidade do dado e acelera consultas para LLM (assistentes conversacionais) e machine learning (modelos analíticos).

Ilustração 3D realista da unificação de dados no Maloka Core, por meio de três dispositivos genéricos — um caixa PDV, um computador de mesa representando um ERP e um leitor de código de barras — conectados por cabos luminosos azuis e alaranjados que convergem para um reservatório cilíndrico de vidro ao centro. Dentro do reservatório, camadas horizontais suaves e organizadas simulam dados estruturados.

Base de dados tratada e unificada por varejista

Criamos uma base tratada e unificada por varejista para consolidar vendas, estoque e clientes com consistência entre lojas, canais e fontes.
O modelo separa dimensões (cliente, produto, loja, fornecedor, vendedor, categorias, meios de pagamento) e fatos (compras, vendas, itens, pagamentos), além de estoque por estado no tempo e eventos.
Cada cliente opera com isolamento lógico e rastreabilidade para suportar auditoria, análises confiáveis e uso seguro pela inteligência artificial.

Pontos técnicos para liderança de TI

Modelo analítico consistente: dimensões e fatos padronizados para consultas repetíveis e comparáveis.
Campos de domínio mapeados por conector: status/tipos/situações variam por ERP/PDV e ficam versionados no mapeamento.
Isolamento por varejista: schema dedicado para dados processados e regras aplicadas sem misturar clientes.
Pronto para consumo: datasets confiáveis para modelos de linguagem (LLM), modelos preditivos e BI.

Ilustração 3D realista de um processo de ingestão e ETL no Maloka Core, representado por três canais paralelos em forma de calhas transparentes sobre um fundo escuro elegante. No primeiro canal, partículas “cruas” e variadas em tom bronze; no segundo, partículas mais uniformes em tom prata; no terceiro, elementos organizados e brilhantes em tom ouro. No topo, um mecanismo discreto com engrenagens minimalistas sugere orquestração do fluxo, com iluminação suave e reflexos metálicos.

Ingestão e ETL orquestrados em camadas

Um orquestrador executa rotinas de importação e atualização de dados a partir de cada sistema do varejista.
O dado é ingerido e preservado na camada Bronze (bruta e fiel à origem), passa por uma limpeza e padronização na Silver e recebe as regras de negócio na Gold.
Tudo roda com monitoramento, retries, logs e versionamento de transformações, garantindo rastreabilidade e previsibilidade operacional.

Valor prático para operação

Atualizações recorrentes com controle: agendamento, monitoramento, alertas e reprocessamento quando necessário.
Qualidade e padronização: normalização de cadastros e regras para reduzir divergências entre lojas/canais.
Auditoria e rastreabilidade: trilha do dado da origem até o dataset consumido em relatórios e pela inteligência artificial.
Menos planilha, mais rotina: reduz retrabalho de consolidação e acelera respostas do time comercial e operacional.

Ilustração 3D realista mostrando a segurança do Maloka Core, representado por quatro cofres de vidro separados, alinhados em uma composição 2x2, cada um representando um varejista. Dentro de cada cofre há um pequeno “lago” luminoso de dados com brilho suave em cores distintas (azul, laranja, verde e roxo). Cada cofre possui sua própria chave metálica abstrata encaixada na lateral e conexões independentes por cabos discretos com luzes pontuais.

Segurança, governança e consumo por IA

O Maloka Core foi desenhado para operar com segurança e governança desde a ingestão até o consumo por IA.
Cada varejista possui um Data Lake seguro e isolado, com schema dedicado para dados processados e políticas de acesso por perfil.
Usamos criptografia em repouso e em trânsito, KMS para proteger chaves/credenciais e controles para trilhas de auditoria e conformidade com a LGPD.

Fundações para LLM e modelos analíticos

Isolamento por cliente: segregação lógica de dados e configurações (sem compartilhamento entre varejistas).
Proteção ponta a ponta: criptografia em trânsito e em repouso + gestão segura de segredos com KMS.
Governança e qualidade: validações, versionamento de transformações e mapeamentos por conector.
Uso seguro por IA: datasets preparados para LLM/ML com controles de acesso, auditoria e minimização de exposição.