Modelagem de dados
A estrutura que faz o número fechar: definição de métricas, granularidade e relacionamento entre as fontes.
DADOS & BI
Consultoria em dados e Business Intelligence
Consultoria em dados e BI é transformar o que está espalhado — sistema, planilha, exportação manual — em uma visão única e confiável do negócio. O entregável não é um gráfico bonito: é você abrir um painel de manhã e tomar decisão sem precisar conferir se o número está certo.
A parte que costuma faltar não é a ferramenta, é o que vem antes dela. Modelagem, pipeline de carga e governança são o que fazem o dashboard sobreviver ao terceiro mês. Sem isso, todo painel vira mais uma planilha — só que colorida.
PARA QUEM É
Provavelmente é o seu caso se:
Os números do negócio vivem em planilhas montadas à mão toda semana
Cada área tem um número diferente para a mesma pergunta
Você tem dashboards, mas não confia neles
A decisão ainda é tomada no feeling porque o dado demora demais
O QUE INCLUI
Pipelines e ETL
Carga automatizada das fontes para a base analítica, com tratamento de erro — sem exportação manual toda segunda.
Dashboards em Power BI ou Tableau
Painéis construídos para a decisão que você precisa tomar, não para exibir todos os dados disponíveis.
Governança
Quem acessa o quê, de onde vem cada número e qual a definição oficial de cada métrica.
O QUE VOCÊ RECEBE
Modelo de dados documentado
Pipeline automatizado e monitorado
Dashboards publicados, com acesso por perfil
Dicionário de métricas — a definição oficial de cada indicador
PERGUNTAS FREQUENTES
Preciso organizar meus dados antes de te chamar?
Não. Bagunça de dados é o ponto de partida normal, não um pré-requisito. Parte do trabalho é justamente estruturar o que hoje está espalhado entre sistemas e planilhas.
Power BI ou Tableau?
Depende do que a empresa já usa e do perfil de quem vai consumir. Trabalho com os dois. A escolha da ferramenta é a última decisão do projeto — e a menos importante, comparada à modelagem.
Quanto tempo até o primeiro dashboard?
A entrega é em ciclos curtos, então costuma haver painel utilizável em semanas. O que leva mais tempo é o que sustenta o painel: modelagem e pipeline. Pular essa parte é o que faz dashboards morrerem no terceiro mês.
Vocês trabalham com qual infraestrutura?
Com a que você já tem ou com a que fizer sentido para o volume: Oracle, BigQuery, Databricks, Azure Data Lake e Postgres, entre outras. Não vendo migração de infraestrutura que o seu volume não justifica.
E se meus dados estiverem errados na origem?
Isso aparece no diagnóstico, e é um achado valioso: pipeline não conserta dado ruim, só distribui mais rápido. Quando é o caso, o projeto inclui as regras de validação e a correção na origem.
Quer entender como seus dados podem virar decisão?
Respondo algumas perguntas com você e digo o que dá para fazer — inclusive quando a resposta é não fazer.