Veja exemplos reais de projetos em analytics, automação, BI, dashboards, engenharia de dados e gestão por indicadores — em empresas de diferentes portes e setores, como fintech, bancos, varejo, supermercados, crédito, educação superior e cervejaria.
Os cases são anonimizados por confidencialidade.
Case anonimizado por confidencialidade.
Uma fintech com alta volumetria de dados utilizava BigQuery como parte central da sua estrutura analítica. O ambiente sustentava análises, relatórios e processos de dados, mas a fatura mensal de BigQuery estava elevada, com média próxima de R$ 80 mil por mês.
Reduzir desperdícios de processamento e armazenamento sem comprometer a operação analítica, a disponibilidade dos dados e as rotinas que dependiam do ambiente.
Foi realizada uma análise do consumo do BigQuery, incluindo consultas, rotinas, tabelas, padrões de uso e estrutura de processamento. A partir desse diagnóstico, foram aplicadas melhorias para reduzir consumo desnecessário, organizar melhor os dados e tornar o ambiente mais eficiente.
A otimização não cortou capacidade analítica. Cortou desperdício.
Cada case abaixo representa uma experiência real de atuação consultiva em dados, BI, automação, analytics ou estruturação de ambientes analíticos.
Quando um relatório-chave demora horas para ficar pronto, a gestão decide sempre com informação atrasada — e o time técnico fica preso a uma rotina que não agrega.
Uma rotina de geração de report gerencial consumia entre 2 e 3 horas para ficar pronta, com preparação, ingestão e movimentação recorrente de dados.
Foram realizadas melhorias nas ingestões, organização das fontes, otimização do fluxo de dados e ajustes na estrutura necessária para geração do report.
O ganho não foi só técnico. Foi tempo devolvido para análise e decisão.
Anos de pedidos registrados sem estrutura significam um histórico comercial inteiro que a empresa tem, mas não consegue analisar.
A operação possuía uma base legada com mais de 50 mil arquivos XML relacionados a pedidos de venda. O processamento era manual e feito no tempo livre de colaboradores.
Foi criada uma automação para leitura dos XMLs, extração das informações relevantes, tratamento dos dados e gravação em SQL Server como mart e Azure Data Lake Gen2 como camada de armazenamento.
Dados presos em arquivos passaram a fazer parte da rotina analítica da empresa.
Quando o relatório do sistema não responde às perguntas da gestão, cada área acaba montando a sua própria planilha — e a diretoria perde a visão única do negócio.
Uma instituição de ensino superior utilizava TOTVS, mas os relatórios disponíveis não atendiam às necessidades de análise personalizada da gestão.
Foram criados cinco portais completos em Power BI, com dashboards e indicadores segmentados por área, permitindo leitura executiva e acompanhamento recorrente da operação.
A instituição saiu de relatórios limitados no sistema para portais analíticos por área.
Em crédito, decidir sem dados estruturados é aceitar risco que poderia ser enxergado antes — em inadimplência, fraude e concentração de carteira.
Uma operação CORBAN/fintech precisava melhorar a leitura de risco em crédito, com foco em inadimplência, aprovação, limite, cobrança, PDD, concentração de carteira e mitigação de fraudes.
A atuação envolveu integração e análise de dados públicos de CNPJs, criação de automações, estruturação de indicadores, dashboards e modelos analíticos para apoiar decisões de crédito.
O crédito deixou de depender apenas de análise operacional e passou a contar com inteligência de dados.
No varejo, margem e ruptura mudam todos os dias. Sem indicadores acompanhados de perto, o desvio só aparece quando já virou prejuízo.
Uma operação supermercadista precisava acompanhar indicadores comerciais e operacionais com mais clareza, consolidando métricas relevantes para gestão de vendas, margem, estoque e fluxo de clientes.
Foram implementadas soluções em Tableau para estruturar visões de negócio, conectar fontes de dados e acompanhar indicadores essenciais da operação supermercadista.
O BI ajudou a transformar indicadores de loja em uma leitura mais clara da operação.
Rotinas de dados sem orquestração falham em silêncio — e a gestão só descobre quando o número que precisava já não está lá.
Em ambiente bancário, rotinas de dados exigiam orquestração, controle de execução e maior organização para sustentar pipelines recorrentes.
Foram implementadas estruturas com Apache Airflow em ambientes Kubernetes e EC2, permitindo organizar rotinas de ingestão, processamento, monitoramento e atualização de dados.
A engenharia deixou de depender de execuções dispersas e passou a contar com orquestração estruturada.
Prever a oscilação de uma commodity é uma vantagem comercial concreta — mas o modelo só funciona se os dados que o alimentam forem confiáveis.
Uma operação no setor de varejo e cervejaria precisava estruturar dados para apoiar modelos de previsão de oscilação de commodities em semanas futuras.
Foram organizadas fontes, variáveis e bases de dados para apoiar análises preditivas, permitindo que modelos trabalhassem com dados mais estruturados e preparados para leitura analítica.
A previsão começa antes do modelo: começa com dados bem preparados.
Os resultados variam conforme o cenário, maturidade, fontes e escopo. Mas os ganhos mais comuns aparecem em custo, tempo, controle e qualidade da informação.
Ambientes analíticos podem ter desperdício em processamento, armazenamento e consultas. A otimização certa reduz custo sem perder capacidade.
Rotinas que antes dependiam de planilhas, XMLs, relatórios manuais ou geração demorada podem virar fluxos mais rápidos e estruturados.
Integrações, validações e governança reduzem divergência entre áreas e aumentam confiança nos indicadores.
Quando a informação chega organizada, a gestão discute ação, prioridade e risco, não apenas qual número está correto.
Não prometemos resultado padrão. Cada impacto depende do diagnóstico, dos dados disponíveis, do escopo e da execução.
Os cases envolvem diferentes setores, ferramentas e desafios de dados, sempre com foco em transformar informação em controle e clareza.
Otimização de custos, risco, crédito, PDD, carteira e analytics.
Reports gerenciais, pipelines, automação, Airflow e engenharia de dados.
XMLs legados, pedidos de venda, commodities, Data Lake e automação.
Portais Power BI para financeiro, comercial, RH e diretoria.
Tableau, indicadores de loja, margem, estoque, vendas e operação.
Dados públicos de CNPJs, risco empresarial, inadimplência e concentração de carteira.
Muitos projetos de dados envolvem informações financeiras, comerciais, operacionais e estratégicas.
Por esse motivo, os cases são apresentados de forma anonimizada. Preservamos a lógica real do problema, da solução e dos resultados observados, sem expor nomes, dados sensíveis ou informações que possam identificar as empresas envolvidas.
Cases anonimizados por confidencialidade. Preservamos a lógica do problema, da solução e dos resultados observados sem expor nomes, dados sensíveis ou informações estratégicas.
Em uma conversa de 30 minutos, entendemos seu cenário, avaliamos suas fontes de dados e indicamos o melhor caminho para transformar informação em controle, clareza e resultado.
