Ciência de Dados
Business Intelligence, modelos preditivos e arquitetura de dados
De dados dispersos a resultados mensuráveis. Dashboards BI com Power BI e Tableau, modelos preditivos em Python/R, pipelines ETL e metodologia CRISP-DM.
Dashboards de Business Intelligence
Power BI, Tableau, Looker Studio. Conexão a ERP, CRM, banco de dados, APIs. Dashboards executivos + operacionais + relatórios agendados.
Modelos preditivos
Previsão de demanda, detecção de fraude, churn, lead scoring. Metodologia CRISP-DM, validação com backtesting, deploy com monitoramento.
ETL e data pipelines
De planilhas a PostgreSQL, BigQuery, Snowflake. Ferramentas: Python, n8n, Airbyte, Fivetran, dbt. Qualidade de dados validada em cada camada.
Análise histórica e estratégia de BI
Para organizações com dados dispersos e sem direção analítica clara. Diagnóstico de fontes, priorização de casos de uso, roadmap para ROI.
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre Business Intelligence (BI) e modelos preditivos?
BI olha o passado e o presente: quanto vendi mês passado, quais clientes me rendem mais, no que vai o custo operacional. Serve para decisões informadas com dados que você já tem. Modelos preditivos olham o futuro: quanto venderei mês que vem, qual cliente está prestes a sair, qual produto vai acabar. Servem para antecipar e agir antes. Quase todo projeto sério combina ambos.
Conseguem conectar Power BI ou Tableau ao meu ERP, CRM ou banco SQL?
Sim. Conectores nativos para SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle, SAP, Salesforce, HubSpot, Google Sheets, Excel, APIs REST, e praticamente qualquer fonte. Para fontes legacy sem conector padrão, montamos pipeline ETL com Python ou ferramentas como n8n, Airbyte ou Fivetran.
Fazem modelos de previsão de demanda, fraude, churn ou lead scoring?
Sim. Previsão de demanda (regressão, ARIMA, Prophet, gradient boosting), detecção de fraude (classificação supervisionada + regras), churn (classificação + análise de sobrevivência), lead scoring (classificação). Cada modelo requer histórico mínimo e qualidade de dados suficiente; o primeiro passo é sempre avaliar viabilidade antes de propor.
Como começa um projeto de dados se ainda não tenho data pipeline?
Começamos com um diagnóstico de fontes disponíveis (Excel, banco, sistema, papel) e um caso de uso concreto. Primeiro organizamos a fonte mais rica e montamos um dashboard inicial (resultado em 2-4 semanas). Em paralelo, definimos pipeline mais robusto para escalar. O erro clássico é querer organizar TUDO antes de mostrar resultado: mate essa ideia, mostre valor rápido e aprofunde depois.
Com que stack técnico trabalham?
Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyTorch para casos avançados), R quando a análise estatística é mais exigente, SQL em todas as variantes (PostgreSQL, SQL Server, BigQuery), Spark para grandes volumes, e ferramentas de visualização: Power BI, Tableau, Looker Studio, Grafana segundo o caso.
Quanto tempo até um dashboard útil estar visível?
Um dashboard de BI simples com dados limpos: 1 a 2 semanas. Com limpeza de fontes e ETL: 4 a 8 semanas. Modelos preditivos: 6 a 12 semanas, dependendo de volume de dados e validação. Todos os projetos começam com diagnóstico gratuito de 30 min para definir escopo realista.
Diagnóstico de dados gratuito
30 minutos sem compromisso. Mapeamos suas fontes de dados e priorizamos um caso de uso com ROI realista.