A oferta de Data Engineering para Dashboards foca na construção de uma fundação sólida e automatizada de dados para alimentar painéis de visualização com informações precisas, atualizadas e conectadas aos objetivos estratégicos do negócio. Atuamos na modelagem e implementação de pipelines de dados utilizando arquiteturas de ETL (Extract, Transform, Load), conforme o cenário e a maturidade tecnológica do cliente.
Nosso trabalho começa com o mapeamento das fontes de dados — como ERPs, CRMs, plataformas de marketing, sistemas de produção, entre outras — seguido pela definição das regras de transformação e pela carga em estruturas analíticas preparadas para consumo, como data warehouses ou ferramentas de BI. Esse processo garante a disponibilidade contínua e automatizada de dados confiáveis para visualização.
O foco é entregar uma camada de engenharia de dados robusta, que elimine silos informacionais, reduza a dependência de processos manuais e permita que dashboards sejam verdadeiramente úteis como instrumentos de gestão. A oferta contempla tanto a integração entre sistemas quanto a preparação e padronização dos dados segundo critérios de negócio, respeitando aspectos de qualidade, governança e escalabilidade.
Com isso, as áreas de negócio passam a contar com uma visão única e contextualizada dos principais indicadores de desempenho (KPIs), com painéis atualizados automaticamente e capazes de sustentar decisões operacionais e estratégicas baseadas em evidências.
Proposição de Valor
A oferta de Data Engineering para Dashboards entrega valor ao viabilizar uma infraestrutura robusta, automatizada e escalável para transformar dados brutos, dispersos e desconectados em informações acessíveis, consistentes e acionáveis.
Ao estruturar pipelines de dados baseados em práticas modernas de ETL, garantimos que os dashboards sejam alimentados por dados atualizados em tempo real, provenientes de múltiplas fontes — sem depender de processos manuais, planilhas ou integrações frágeis. Ajudamos os clientes a:
Eliminar retrabalho e reduzir erros causados por manipulações manuais de dados;
Aumentar a confiança nas informações apresentadas nos dashboards, com governança e rastreabilidade;
Automatizar o acompanhamento de KPIs críticos, permitindo que áreas de negócio tenham acesso rápido a indicadores relevantes, com visualizações claras e personalizadas;
Acelerar a tomada de decisão, com painéis que refletem a realidade operacional em tempo quase real.
Com essa oferta, os dados deixam de ser um ativo subutilizado e se tornam instrumentos de gestão estratégica e operacional, conectando tecnologia à geração de valor no negócio.
Público-Alvo
A oferta é direcionada a empresas de pequeno, médio e grande porte que já utilizam sistemas operacionais diversos — como ERPs, CRMs, plataformas de e-commerce, ferramentas de automação de marketing, entre outros — e que acumulam grandes volumes de dados operacionais e transacionais, mas enfrentam desafios para consolidá-los e transformá-los em informação útil para tomada de decisão.
É especialmente indicada para áreas de negócio que dependem de dados atualizados e confiáveis para acompanhar indicadores-chave de desempenho (KPIs), tais como:
Vendas, que precisam monitorar metas, conversões e performance por canal;
Marketing, que analisam campanhas, CAC, ROI e comportamento do consumidor;
Operações, que dependem de visibilidade sobre produção, estoque, logística e eficiência;
Finanças, que requerem consolidação de dados contábeis, fluxo de caixa e margens;
Planejamento Estratégico, que precisam de dados agregados e contextualizados para apoiar decisões de alto impacto.
Também atende bem organizações em fase de amadurecimento da cultura de dados, que desejam sair da dependência de planilhas manuais e relatórios ad hoc para adotar uma abordagem estruturada e automatizada de monitoramento de desempenho.
Casos de Sucesso
Scansource
Características e Benefícios
- Implementação de pipelines ETL: Extração, transformação e carga automatizada de dados, com governança, rastreabilidade e flexibilidade para escalar.
→ Benefício: Dados consistentes, confiáveis e prontos para alimentar visualizações de forma contínua. - Integração de múltiplas fontes de dados: Sistemas internos, APIs externas, bancos de dados relacionais, planilhas e arquivos.
→ Benefício: Permite visão 360º do negócio, consolidando todas as informações relevantes em um único painel. - Customização e design de dashboards: Construção de painéis sob medida para as necessidades do cliente, com foco em usabilidade e aderência às métricas estratégicas.
→ Benefício: Visualizações intuitivas, fáceis de interpretar, e orientadas à ação. - Automação e atualização contínua dos dados: Pipelines configurados para rodar em intervalos regulares ou em tempo real, conforme disponibilidade e criticidade dos dados.
→ Benefício: Redução de retrabalho manual e garantia de dados sempre atualizados para tomada de decisão.
Termos e Condições
Projeto conduzido sob regime de consultoria, com escopo fechado ou ajustável por sprints. Envolve definição clara de fontes de dados, estrutura de dados destino (data warehouse ou ferramenta de BI) e participação ativa do cliente no desenho dos indicadores.
Ofertas relacionadas
Compatível com as ofertas:
- Fábrica de IAs
Suporte e Manutenção
Opcional: pacotes de suporte técnico e manutenção dos pipelines de dados e dashboards após a entrega.
Resumo dos Entregáveis
- Arquitetura de pipelines ETL documentada
- Pipelines implementados para ingestão, transformação e carga de dados
- Dashboards interativos configurados
- Dicionário de dados e manual de uso
- Repositório versionado (Git) com código dos pipelines
- Treinamento técnico e funcional sobre uso e manutenção
Política de Preços
Definida conforme escopo e complexidade: número de fontes, volume de dados, regras de transformação e número de dashboards. Pode ser contratada por fase ou em modelo de pacote fechado.
Disponibilidade
Disponível em todo o território nacional, com início previsto a partir de 15 dias após contratação formal. Entregas preferencialmente remotas, com sessões presenciais sob demanda.
Esforço estimado: 6 a 12 semanas com equipe dedicada (engenheiros de dados, analistas de BI e arquiteto de dados, conforme o caso).
