Problema
- Desenvolvi um dashboard de cobrança em Power BI para uma empresa de telecomunicações, com o objetivo de analisar e visualizar os dados de cobrança de forma eficiente. O desafio era integrar dados provenientes de diferentes fontes, como SQL e Python, para gerar insights valiosos sobre o desempenho da cobrança.
- Uma das dificuldades enfrentadas foi a necessidade de manipular grandes volumes de dados e garantir que as visualizações fossem claras e informativas.
- Dados como tempo de pausas e tmas de ligações eram cruciais para entender o desempenho da equipe de cobrança e identificar áreas de melhoria.
Solução
Utilizei R e SQL para extrair, transformar e carregar (ETL) os dados necessários para o dashboard. As principais etapas do processo foram:
- Extração de Dados: Utilizei consultas SQL para extrair dados relevantes de bancos de dados relacionais, como informações de clientes, histórico de cobranças e métricas de desempenho.
- Transformação de Dados: Apliquei transformações nos dados utilizando Python para limpar, formatar e agregar as informações. Isso incluiu a normalização de dados, cálculo de métricas como tempo médio de ligação e taxa de sucesso de cobranças.
- Carregamento no Power BI: Importe os dados transformados para o Power BI, onde criei visualizações interativas para facilitar a análise. Utilizei gráficos de barras, linhas e tabelas dinâmicas para apresentar os dados de forma clara e intuitiva.
- Integração com API: Utilizei Python para integrar uma API externa que permitisse a atualização automática dos dados no Power BI, garantindo que as informações estivessem sempre atualizadas e disponíveis para análise.
Impacto
Os insights gerados permitiram à equipe de cobrança identificar padrões de comportamento dos clientes, otimizar o tempo de ligações e melhorar a taxa de sucesso nas cobranças. O dashboard se tornou uma ferramenta essencial para a tomada de decisões estratégicas, contribuindo para o aumento da eficiência operacional e redução do tempo médio de acionamento.