Business Intelligence (BI)
KPIs, storytelling e dashboards em Power BI com performance e governança (RLS/RBAC).
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LFG IA — resposta automática (dados de exemplo)
Resumo do mês
- Faturamento do mês: R$ 263.640,06
- Variação vs. mês anterior: +39,8% (R$ +74.979,69) — mês anterior: R$ 188.660,37
- Meta mensal: R$ 270.000,00 → −2,4% (−R$ 6.359,94)
| Indicador | Mês atual | Mês anterior | Δ |
|---|---|---|---|
| Ticket médio | R$ 236,80 | R$ 222,40 | +6,5% |
| NFs emitidas | 1.115 | 988 | +12,9% |
| Margem bruta | 34,2% | 35,0% | −0,8 p.p. |
Faturamento por canal
| Canal | Valor | Participação |
|---|---|---|
| Varejo físico | R$ 163.457 | 62% |
| E-commerce | R$ 73.819 | 28% |
| B2B | R$ 26.364 | 10% |
Destaques
- Top lojas (R$): Loja A (58.210), Loja D (51.870), Loja F (47.230), Loja C (39.440)
- Top categorias: Alfa (+18%), Beta (+12%), Gama (+9%) — impulsionadas por campanha e reposição de estoque
- Pico de vendas: Semana 2 (quinta e sábado) — conversão +14% no e-commerce
Ações recomendadas
- Reforçar budget em e-commerce (campanha “performance”) por mais 7 dias; foco em Alfa e Beta.
- Garantir abastecimento para A/D/F (previsão de ruptura em “Acessórios” na semana 4).
- Aplicar cross-sell em carrinho (Alfa → Gama), mantendo ticket acima de R$ 240.
LFG IA — resposta automática (dados de exemplo)
Resumo: previsão total em 30 dias: R$ 8,2 mi (intervalo: R$ 7,6–8,9 mi). Tendência positiva puxada por “Produto Alfa” no Sudeste.
| Região | Produto | Previsto | Confiança | Drivers |
|---|---|---|---|---|
| Sudeste | Alfa | R$ 2,45 mi | ±9% | Campanha ativa, estoque OK |
| Sul | Beta | R$ 1,36 mi | ±12% | Ticket ↑, sazonalidade |
| Nordeste | Gama | R$ 0,98 mi | ±15% | Entrada novos PDVs |
Observações: Produto MAPE sensível a ruptura e mudanças bruscas de preço.
LFG IA — resposta automática (dados de exemplo)
Resumo: 7 lojas abaixo da meta; impacto total de −R$ 186.400 vs. meta semanal. A queda concentra-se em ticket médio e ruptura de estoque em duas categorias.
| Loja | Vs. Meta | Faturamento | Ticket | Motivo provável |
|---|---|---|---|---|
| Loja A | −R$ 52.300 | R$ 258.100 | R$ 226 | Ruptura em “Linha X” (4 dias) |
| Loja D | −R$ 43.900 | R$ 203.700 | R$ 214 | Fluxo menor 12% (chuva) |
| Loja F | −R$ 33.600 | R$ 176.900 | R$ 208 | Campanha digital pausada |
| Loja C | −R$ 31.100 | R$ 189.400 | R$ 201 | Mix com baixo giro |
| Loja H | −R$ 25.500 | R$ 144.800 | R$ 197 | Concorrência com desconto |
Ações sugeridas:
- Repor “Linha X” nas lojas A/D e aplicar bundle com “Linha Y”.
- Reativar campanha digital geolocalizada para F/H (orçamento sugerido: R$ 2.500 / 5 dias).
- Revisar mix da Loja C (reduzir 3 SKUs de baixo giro; elevar exposição dos top 5).
LFG IA — resposta automática (dados de exemplo)
Resumo: 132 clientes em alto risco (score ≥ 0,75); Valor em Risco (VR) estimado: R$ 624 mil. Recomendo contato proativo com os 10 primeiros.
| Cliente | Score | VR | Dias em atraso | Motivos (top SHAP) |
|---|---|---|---|---|
| CL-1023 | 0,91 | R$ 42.800 | 34 | Histórico 90d, parcela alta, queda de compras |
| CL-0874 | 0,88 | R$ 38.600 | 28 | Atrasos recorrentes, renda informada ↓ |
| CL-0440 | 0,83 | R$ 31.250 | 22 | Oscilação de compras, região com alta PDD |
| CL-0129 | 0,81 | R$ 27.400 | 19 | Score de crédito externo ↓, cancelou débito automático |
| CL-0912 | 0,79 | R$ 25.900 | 16 | Setor afetado, ticket em queda |
Próximas ações:
- Priorizar contato dos top 30 (script com proposta de renegociação).
- Ofertar PIX com desconto para quitar à vista (até 8%).
- Revisar limites dos clientes 0,85+ até normalização do score.
LFG IA — resposta automática (dados de exemplo)
Resumo: custo de dados no mês: R$ 16.500 (BigQuery R$ 12.900 • Power BI R$ 3.600) – +8% m/m. Economia potencial com ajustes: −22% (~R$ 3,6 mil).
Top fontes de custo — BigQuery
| Dataset/Tabela | Custo | Bytes lidos | Recomendação |
|---|---|---|---|
| dw.fato_vendas | R$ 4.280 | 12,3 TB | Particionar por data • Cluster por loja_id |
| dw.view_detalhada | R$ 3.150 | 8,9 TB | View materializada para 6 métricas |
| raw.logs_api | R$ 2.140 | 6,1 TB | Retenção 30→14 dias • Compactação |
Power BI — onde atuar
- Incremental Refresh nos datasets de vendas (últimos 90 dias) e Aggregations para históricos.
- Reaproveitar datasets compartilhados entre relatórios (evita duplicidade de refresh).
- Reduzir cardinalidade (chaves/colunas não usadas) e medir tempo de refresh alvo < 15 min.
- Agendar refresh fora do horário de pico (02h–05h) e revisar RLS.
Impacto estimado: −12% BigQuery + −10% Power BI = −22% de economia mensal (~R$ 3,6 mil) após 2–3 semanas de ajustes.
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