Dashboard bonito em cima de dado que ninguém audita gera decisão errada com confiança. A gente entrega o contrário: a base tratada por baixo e a visualização em cima, no BI que o seu time já usa.
Quase todo dashboard problemático nasce do mesmo atalho: ele é ligado direto no banco do sistema que roda a operação, ou é montado à mão numa planilha que alguém atualiza. Funciona no começo e desanda quando o volume cresce — o relatório fica lento, trava o sistema de produção, e dois painéis passam a responder a mesma pergunta com números diferentes.
O que falta é a camada entre o dado bruto e a tela: uma base analítica separada, tratada e versionada, onde o número já chega pronto e consistente. Sem ela, o dashboard é um palpite bem desenhado.
Primeiro a fundação. Estruturamos um pipeline de ETL na nuvem — AWS ou GCP — em três camadas: Raw guarda o dado como ele chegou, para que qualquer número seja rastreável até a origem; Silver limpa e padroniza; Gold entrega as tabelas já modeladas para as perguntas que o negócio faz.
Sobre essa base tratada é que entra a visualização — no QuickSight, no Looker, no Power BI ou na ferramenta que a sua empresa já usa. Foi assim no caso da plataforma de BI que entregamos: pipeline completo na AWS e dashboards no Amazon QuickSight, com dado organizado e consistente por baixo.
Dashboard cheio de gráfico que ninguém usa é custo, não ativo. A parte que mais muda o resultado não é a ferramenta, é escolher os indicadores certos: margem por SKU e por canal, resultado por cliente, o número que faz alguém decidir o que vender, quanto investir e onde cortar.
Por isso o desenho dos KPIs começa pela pergunta que tira o seu sono, não pelo gráfico que fica bonito. O painel existe para virar decisão — o resto é enfeite.
Plataforma de dados desenvolvida para uma empresa de análise de sonolência e acidentes, estruturando um pipeline de ETL completo na AWS.
Plataforma de inteligência financeira para vendedores de marketplace. Integra-se via API ao Mercado Livre, Shopee e TikTok Shop e consolida vendas, taxas, repasses e devoluções em um único painel.
Antes eu vivia no escuro achando que estava lucrando, mas só via o valor que caía na conta — sem considerar taxas, frete e devoluções. Depois que a Leytech montou a plataforma pra gente, passei a enxergar o lucro real de cada venda, produto por produto. Hoje sei exatamente onde estou ganhando e onde estou perdendo dinheiro. A integração com o Mercado Livre e a Shopee funciona sozinha, os dados chegam atualizados e ainda consigo lançar minhas despesas e os gastos com anúncios pra ter o resultado completo. Deixei de decidir no achismo. Atendimento próximo, entenderam o meu negócio de verdade e entregaram uma ferramenta que virou parte do meu dia a dia. Recomendo de olhos fechados.
Os três, e mais alguns. A escolha segue o que você já tem e o que o time sabe operar. O case de plataforma de BI que entregamos usa Amazon QuickSight sobre uma base tratada na AWS; se a sua empresa já vive no Power BI ou no Looker, a gente entrega ali.
Para um volume pequeno e uma pergunta simples, às vezes dá. O problema aparece quando o relatório passa a concorrer com a operação pelo mesmo banco — aí ele fica lento e ainda pesa no sistema de produção. A base analítica separada existe justamente para o painel não derrubar o que faz a empresa funcionar.
Não. Boa parte dos projetos de BI começa sem base analítica nenhuma, com as decisões saindo de planilhas exportadas na mão. Montar essa base é parte do trabalho.
São as duas pontas do mesmo trabalho. Engenharia de dados é a fundação — o pipeline que entrega dado confiável. BI e dashboards é o que fica em cima, transformando esse dado em painel e decisão. Muito projeto envolve as duas; se você já tem a base pronta, começamos direto pela visualização.
Conte rapidamente sobre o contexto. Respondo pessoalmente em até um dia útil.