CI&T Data & AI Practice

Data & AI Strategy

CI&T Data Practice

Um único plugin do Claude Code que empacota toda a cadeia de entrega de data & AI da CI&T. Instale uma vez e ganhe 17 agentes especializados, 43 skills reutilizáveis, 28 MCP servers conectando a sistemas vivos e 10 comandos operacionais — tudo combinável, tudo dentro da IDE. Os agentes ativam por conversa, invocam skills para a lógica de workflow e chamam MCP servers para alcançar dados ao vivo. Este portal é um deep-dive na camada de MCP servers.

Nossa Missão

Você não começa
do zero —
reúse e adapte.

Projetos de dados falham não por falta de skill dos engenheiros, mas porque cada time reconstrói os mesmos padrões do zero. O plugin CI&T Data Practice coloca uma cadeia de entrega curada e testada em batalha dentro da IDE de cada engenheiro — para que o conhecimento institucional da prática esteja sempre a uma conversa de distância.

🧠

Agentes em vez de documentação 17 personas especializadas que ativam por conversa — sem wiki para pesquisar, sem template para adaptar.

🔁

Skills em vez de scripts soltos Workflows reutilizáveis e agent-agnostic com gates de spec-review, para que toda entrega siga o mesmo padrão.

🔌

Dados vivos em vez de context switching 28 MCP servers trazem dados reais para a conversa — sem copy-paste, sem screenshots desatualizados.

⚡

Consistência na velocidade de entrega Do assessment à engenharia, da governança ao FinOps — um plugin, um padrão, em todos os engajamentos.

O que é o plugin? — Quatro blocos fundamentais

🧠

Agentes

Quem está agindo

Uma persona com expertise, tom e lógica de roteamento. Ativa por conversa.

Data Architect Data Engineer BI Developer FinOps Data Strategist Data Scientist

⚙️

Skills

O que fazer

Um workflow reutilizável com passos estruturados, gates de spec-review e artefatos de saída.

data-discovery data-architecture data-engineering cost-analysis data-governance data-visualization

🔌

MCP Servers

O que acessar

Conexões vivas com sistemas externos — bancos de dados, plataformas cloud, ferramentas de BI — direto da IDE.

SQL Server Databricks Power BI Neo4j BigQuery Fabric

🛠️

Comandos

Como operar

Slash commands para workflows de time — install, ship, revisão de PR, setup de MCP servers.

/init /ops:ship /ops:mcp-setup /ops:review-pr /welcome /ops:checkpoint

$ /cit-data-practice:data-discovery /cit-data-practice:data-visualization /cit-data-practice:cost-analysis /cit-data-practice:data-governance /cit-data-practice:data-assessment

/cit-data-practice:welcome /cit-data-practice:ops:ship /cit-data-practice:ops:review-pr /cit-data-practice:ops:mcp-setup

MCP é sempre opcional. O plugin funciona end-to-end com arquivos locais (DDLs, exports, código). MCP é uma melhoria para sistemas vivos — nunca um requisito obrigatório. Sem nenhum MCP configurado, o pipeline completo de migração continua rodando.

Constelação de Agentes — 17 personas, agrupadas pelo que fazem

Orquestrador · Supervisor · Multilíngue

oliver-concierge

A porta de entrada multilíngue do plugin. Oliver entende o objetivo do usuário, ranqueia os assets compatíveis por confiança e roteia para o agente ou skill certo com aprovação explícita do usuário antes de executar qualquer coisa.

roteia todos os agentes ↓

↓roteia usuários para

Não técnicosmoldam o projeto — negócio, produto, entrega

Pré-Engajamento

sales-specialist

Respostas a RFP, pitches e propostas

Estratégia

data-strategist

Maturidade, roadmaps, modelo operacional

Produto

data-product-manager

Specs, contratos, SLOs, adoção

Entrega

agile-delivery-lead

Visibilidade da entrega: milestones, issues, cadência, RAID

Entrega de dadosplaneja, constrói e torna o correto exigível e governado

Arquitetura

data-architect

Dono do pipeline — discovery às ondas

Execução

data-engineer

Conversão por ondas + pipelines e testes de qualidade

Qualidade

data-quality-engineer

6 dimensões DQ, quarentena, reconciliação

Governança

data-governance-architect

Auditoria + design de UC — permissões, linhagem, PII, glossário

Consumouma ou mais, conforme o projeto

Visualização

bi-developer

Modelos semânticos Power BI / Fabric, DAX — sobre as medidas certificadas

IA Conversacional

ai-developer

Metric Views, Genie, consulta em linguagem natural

App de Decisão

app-developer

Databricks / Fabric Apps — a pessoa decide, o app registra

Ciência de Dados

data-scientist

Modelagem, experimentos, notebooks

MLOps

ml-engineer

Serving de modelos, registry, monitoramento de drift

Consultoria e auditoriaacionados conforme a necessidade — avaliam e otimizam, não constroem

FinOps

finops-architect

Custo Databricks + Azure + GCP, detecção de desperdício

Nuvem

cloud-architect

Infra multi-cloud, Well-Architected

Segurança

security-architect

Threat modeling, zero trust, compliance

Conecta com toda a sua stack

28 MCP servers em 7 categorias — credenciais via vault / .env.

Lakehouse & Warehouse4

DatabricksSnowflakeMicrosoft FabricBigQuery

BI & Analytics2

Power BIMicroStrategyTableauem breve

Bancos de Origem5

PostgreSQLMySQLOracleSQL ServerNeo4j

Cloud & FinOps2

AzureGoogle CloudAWSem breve

DevOps & Entrega5

GitHubBitbucketAzure DevOpsJiraOpenText Octane

Workspace & SaaS9

DriveDocsSheetsSlidesGmailChatAnalyticsFormsNotion

Plataformas de IA & Agentes1

Azure AI Foundry

Feito no Claude — portátil por design

O plugin roda no Claude Code hoje — mas o que o faz funcionar não está preso a um fornecedor. Agents são personas, skills são workflows agnósticos de ferramenta, e o MCP é um padrão aberto adotado pela indústria. Conforme outros ambientes agênticos amadurecem, os mesmos assets vão junto.

Ambientes agênticos

Claude Code

Cursor

GitHub Copilot

OpenAI Codex

Google Antigravity

Plataformas de IA corporativas

Databricks Genie

Azure AI Foundry

Vertex AI

Amazon Bedrock

O que ele produz

.html

Relatórios & Portais

Discovery · Governança · Custo · BI

Artefatos HTML autocontidos — heatmaps, radar charts, grafos de dependências e gráficos interativos de data science (Plotly/Altair/Bokeh). Sem servidor.

data-discovery · data-governance · cost-analysis · data-science

.py

Python & PySpark

Pipelines · Notebooks · Modelos

Conversão onda a onda em PySpark (tabelas, stored procs, SSIS, PowerCenter, Alteryx, copybooks) mais pipelines de data science — modelos treinados (.pkl), CSVs de comparação e datasets sintéticos.

data-engineering · data-architecture · data-science

.sql

Migrações & Modelos

Stored Procs · Modelos dbt · DDL

Stored procedures transpiladas, SQL de modelos dbt e scaffolds DDL para o schema do lakehouse alvo.

data-engineering · data-architecture

.yml

Contratos & Config

Data Contracts · Schema dbt · DLT

Data contracts legíveis por máquina, dbt schema.yml com testes e declarações de pipeline DLT.

data-engineering · data-architecture

.pbip

Pacote BI

Modelo Semântico + Reports

Pacotes PBIR 2.8.0 determinísticos — modelo semântico, medidas DAX, visuais com paridade prontos para deploy.

data-visualization

.json

Dashboards & Specs

Dashboards AI/BI · Specs

Definições de dashboards Databricks AI/BI (Lakeview) geradas pelo emitter determinístico, além de resultados de discovery e artefatos de spec revisados.

data-visualization · data-discovery

.md

Docs & Assessments

Assessments · Arquitetura · Docs de Scan

Entregáveis de assessment, planos de arquitetura e ondas, e um doc Markdown por arquivo escaneado — entradas, saídas, funções e elementos de dados.

data-assessment · data-architecture · data-scan

cypher

Grafo de Conhecimento

Nós & Relacionamentos Neo4j

Schema de origem exportado como property graph — tabelas, colunas, dependências e edges de linhagem consultáveis via Cypher.

data-discovery