Análise
Dashboard mostra o que aconteceu. Análise explica por que aconteceu e o que tende a acontecer. É a diferença entre saber que a produtividade caiu e saber em qual turno, em qual equipamento e a partir de quando.
O ponto de partida
O indicador cai e a explicação vira opinião. Falta o recorte que separa efeito de causa.
Mês contra mês sem considerar dias úteis, mix ou sazonalidade produz conclusão errada com aparência de análise.
Quando o histórico passa de alguns milhões de linhas, a análise deixa de caber no Excel — e passa a ser feita por amostragem improvisada.
A equipe consome o dia montando o relatório. A investigação, que é onde está o valor, fica sempre para depois.
Sem análise, a empresa reage ao sintoma. Corrige o mês ruim, mas não remove a causa que vai produzir o próximo.
Como resolvemos
Começamos pela pergunta de negócio — qual decisão depende dessa resposta — e só então definimos o recorte, a base e o método.
Tratamento de inconsistências, padronização de categorias e verificação de completude. Análise sobre base suja produz confiança falsa.
Quebra por turno, equipamento, produto, cliente, região ou responsável até que o desvio deixe de ser médio e passe a ser específico.
Evolução, dispersão, concentração e relação entre variáveis, com o cuidado de não tratar correlação como causa.
O resultado é entregue com a leitura escrita: o que os dados mostram, o que não permitem afirmar e qual seria o próximo passo.
Reconheceu o seu cenário? A conversa inicial esclarece o que é possível fazer e por onde começar.
O que muda
01
O desvio deixa de ser um total e passa a ter turno, equipamento, produto ou cliente.
02
Períodos passam a ser comparados considerando o que realmente muda entre eles.
03
Com base tratada e consistente, projeções passam a ter fundamento — não chute com gráfico.
04
A discussão passa a girar em torno de evidência, não de impressão.
Prova
Metalurgia
As informações necessárias para a gestão estavam distribuídas em várias fontes. Cada análise começava por uma etapa de coleta e consolidação manual de dados.
Integramos as diferentes fontes em um único modelo e publicamos os indicadores em Power BI, com atualização automática substituindo a consolidação manual.
da coleta de dados automatizada
Como trabalhamos
01
Entendemos quais decisões precisam ser suportadas, quem decide, com que frequência e quais dados existem hoje. O ponto de partida é a decisão, não a ferramenta.
02
Definimos indicadores e regras de cálculo, mapeamos as fontes e desenhamos a arquitetura e o modelo analítico necessários para sustentá-los.
03
Construímos as integrações, o modelo de dados e os painéis. Entregas parciais permitem que a área veja o resultado antes do fim do projeto.
04
Conferimos os números com quem conhece a operação e ajustamos a experiência junto de quem vai usar o painel na rotina.
05
A solução acompanha o negócio: novos indicadores, novas áreas e novas fontes entram sem refazer o que já está em produção.
Dúvidas
Em uma conversa inicial, entendemos o cenário atual, as decisões que precisam ser suportadas e avaliamos como os dados podem ajudar.