Análise de dados com POWER BI
O projeto abaixo foi criado para realizar uma análise de dados de um departamento comercial de uma empresa fictícia. Com a finalidade de demonstrar a capacidade de uso da ferramenta da Microsoft para a análise de dados.
O objetivo foi realizar uma análise objetiva com base nos dados disponíveis. O DOWNLOAD do BD usado para a criação do projeto e para a execução das análises, foi retirado no GitHub do Autor Thomas Nield. Link do BD : BANCO DE DADOS .
Esse projeto de análise é inspirado em situações reais que empresas de diversos segmentos podem ter em seu dia-dia. Análisar dados para gerar informação é fundamental para as decisões estratégicas das empresas.
A empresa do BD não tinha um controle do desempenho comercial da empresa, ou seja, a empresa não controla o tanto de receita que está sendo gerada, nem quantos pedidos ou quais produtos são mais rentáveis e onde estão localizados os clientes.
Ter essas informações básicas pode fazer com que a empresa tenha diagnósticos importantes para auxiliar em tomadas de decisões estratégicas.
Foi Utilizado o SQL via SQLite para extrair informações rápidas e importantes das tabelas disponíveis. E foi utilizado o Power BI para criar um dashboard interativo capaz de demonstrar o desempenho da empresa.
CONECTANDO A FONTE DE DADOS.
Os arquivos utilizados como fonte dados no PowerBi foram exportados do BD Thunderbird_manufacturing.db no SQLite.
TRATANDO OS DADO
Feita a conexão das fontes de dados, foi utilizado o recurso de “Transform Data” no PBI para realizar alguns tratamentos de dados. Segue abaixo alguns dos tratamentos realizados nessa seção:
- Mudanças de tipos de dados de ‘número inteiro’ para ‘texto’, nas colunas “ID”. Mudança realizada pois são colunas que não seriam utilizadas para cálculos, sendo assim é uma boa prática deixá-los como texto;
- Valores em branco e nulos verificados;
- Foi feito uma mesclagem de 2 tabelas para termos a coluna com os valores de “PRICE” da Tabela PRUDUCT na Tabela CUSTOMER_ORDER e facilitar os cálculos de receita;
- Foi realizado o cálculo da receita numa nova coluna na Tabela CUSTOMER_ORDER .
- Medidas foram criadas no PBI para facilitar a criação dos visuais posteriormente
RELACIONAMENTOS ENTRE TABELAS.
Após a etapa de tratamento e transformação dos dados, foi verificado na aba “MODEL VIEW” o esquema e os relacionamentos entre as nossas tabelas já com os dados transformados e carregados. Foi constatado que as tabelas estavam normatizadas e que poderíamos criar as visualizações para termos insights do departamento comercial do nosso BD.
Essa etapa é fundamental, pois os relacionamentos entre as tabelas determinam a qualidade dos dados e das análises futuras, errar nessa etapa pode gerar análises desastrosas.
VISUALIZAÇÕES — DASHBOARD
Com o tratamento de dados e cálculos realizados, relacionamento entre as tabelas verificadas e ajustadas fica mais fácil de realizar as análises.
Na aba “REPORT VIEW” foram criadas visualizações em formato de dashboard interativo para termos uma visão geral do desempenho comercial da empresa. Foi construído 2 páginas para demonstrar a quantidade de informações que podemos extrair.
Na 1° página conseguimos extrair as seguintes informações:
- Os clientes que mais impactam na receita da empresa;
- Os produtos que mais vendem e a relação de suas vendas com a receita gerada;
- Os estados em que a receita da empresa está concentrada;
- Receita Total do período;
- N° de pedidos;
- Total de clientes;
- Total de produtos.
Diversas informações e insights podem ser extraídos dessas visualizações, segue alguns exemplos:
- Texas é o estado onde a empresa obtém mais receita, criar um CD no estado pode ser uma excelente estratégia de logística para atender rapidamente esses clientes. Por outro Lado em Arizona a receita é mais baixa, realizar campanhas de marketing nesse estado para aumentar as vendas pode ser uma boa estratégia.
- Verificar os produtos menos rentáveis e realizar um estudo mais aprofundado para checar a viabilidade de continuar a venda desses produtos.
- Realizar um pós Job mais personalizado com os clientes que apresentam maior % das receitas da empresa.
Na 2° página conseguimos extrair as seguintes informações:
- O desempenho da empresa em relação as metas estabelecidas;
- O avanço mensal da receita;
- As cidades em que a receita da empresa está concentrada;
- A relação dos pedidos e Receita por cidade.
Diversas informações e insights podem ser extraídos dessas visualizações, segue alguns exemplos:
- A receita no 1° trimestre se apresenta acima da meta estabelecida. O que demonstra que a empresa esta no caminho certo;
- A receita varia pouco de mês a mês, o que nesse primeiro momento é bom para o fluxo de caixa da empresa;
- Temos mais aprofundado as cidades e suas receitas, o que pode fortalecer as campanhas de marketing e estratégias logísticas.
Finalizando, Espero que essa análise tenha exercitado os nossos raciocínos críticos e demonstrados mais sobre o uso do POWER BI e conceitos para a análise de dados efetivas. Os dados trabalhados estavam bem estruturados, o que não exigiu grandes trabalhos de ETL. Pretendo trazer mais projetos usando mais da limpeza e transformações e tambem cálculos mais complexos.
Obrigado pela atenção e até o próximo projeto!
