Não basta mostrar dados; é preciso contar uma história clara que leve à ação.
inspirado em Cole Nussbaumer Knaflic
Transformo dados em decisões confiáveis unindo BI, modelagem analítica e engenharia.
-
-62% de esforço manual de análise ao automatizar indicadores e otimizar a régua de regularização contratual.
Impacto: maior capacidade de cobrança e reconhecimento de receita. - Lead time (D+1): de mais de 3 horas manuais para disponível na primeira hora comercial do dia.
Times atendidos: Cobrança e Contratos
2 recomendações (clique para ver)
“Painel inédito, proatividade e indicadores-chave que elevaram a gestão.”
— Anderson Xavier de Brito, Coord. de Cobrança
“Criativo, colaborativo e focado em resolver problemas; elevou a qualidade do time.”
— Fabio Alves, Executivo de TI
- Power BI: Desenvolvimento e administração de soluções Power BI, abrangendo Dataflows, Incremental Refresh, RLS, DirectQuery, Workspaces e Gateways.
- SQL: Proficiência em SQL (T-SQL, Spark SQL) para manipulação e análise de grandes volumes de dados (50-200M linhas).
- Databricks: Construção de pipelines de dados (CSV, Parquet para Delta Lake com particionamento), utilizando MERGE e agendamento de Jobs na plataforma Databricks.
- Orquestração: Orquestração de fluxos de dados complexos com Azure Data Factory, integrando fontes como Oracle e Azure SQL.
- Python: Desenvolvimento em Python (pandas, PySpark) para análise e transformação de dados.
- SAS Guide: Utilização do SAS Guide para análises estatísticas e manipulação de dados.
- Ferramentas de Desenvolvimento e Versionamento: Gestão de código e projetos com Azure DevOps Repos, GitHub e GitLab. Utilização de Visual Studio Code para desenvolvimento.
- Design/Prototipagem: Figma para criação de wireframes e protótipos de dashboards e interfaces.
Notas
Deployment Pipelines no Power BI: limitados por segregação de acesso no Azure (contornado com governança via Repos e boas práticas de Workspaces/RLS).
Em estudo: AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, Kinesis - labs e projetos práticos).