Raramente faço treinamentos. Passar oito horas trancado numa sala de aula costuma me parecer tempo perdido nos dias de hoje. Mas isso não vale para treinamentos especializados que resolvem um problema concreto — e a análise de dados empresariais era exatamente o meu problema.
Meu problema: temos muitos dados na empresa, mas não sei trabalhar com eles direito
Na nanoSPACE, toda a empresa é montada a partir de várias soluções pontuais — não temos um sistema central (como um ERP) que controle tudo. Nosso quebra-cabeça funciona bem, conseguimos atender tranquilamente dezenas de milhares de pedidos por mês a uma fração do custo de soluções robustas, mas tem seus problemas.
O maior deles é a fragmentação dos dados. Os pedidos caem no Shoptet, as devoluções no Retin, o e-mail marketing é disparado pelo Ecomail, os documentos contábeis vão para o Flexibee, a Amazon é operada pelo Expando, a gestão de projetos é feita pelo Freelo, os pedidos B2B ficam metade no Shoptet e metade diretamente na contabilidade… e eu poderia continuar essa lista por um bom tempo.
Sem contar que o Shoptet não tem nenhum módulo adequado para análises mais profundas de dados de pedidos ou clientes — uma análise RFM, por exemplo, está completamente fora de cogitação.
Tudo isso dificulta enormemente a avaliação do desempenho da empresa como um todo e resulta em centenas de planilhas no Excel e no Google Sheets, onde mantemos separadamente diferentes indicadores de desempenho que depois preciso juntar com muito esforço.
Depois da última onda da pandemia, quando as coisas na empresa acalmaram um pouco, tive mais tempo para a análise de dados e comecei a me aprofundar em diferentes relatórios, como por exemplo:
- Receita / lucro por canal de marketing, já descontadas devoluções e reclamações
- Acompanhamento da evolução das margens ao longo do tempo até o nível de cada produto
- Cálculo automático de cupons de desconto e acompanhamento do seu desempenho
- Análise RFM, segmentação de clientes, coortes
- Definição de traffic builders, etc.
- Análise financeira, detalhamento de custos, acompanhamento e previsão de fluxo de caixa (por exemplo, cálculo automático do valor de entregas realizadas mas ainda não recebidas)
Cada um desses relatórios me exigia uma pilha de exportações e a junção de dados díspares no Excel — e ainda assim eu não podia confiar muito nos resultados. Claro que eu sabia que existe um caminho para construir todo o sistema do zero: conectar os dados de todos os sistemas, limpar os outliers e reportar no PowerBI ou no Looker. Mas como fazer isso na prática?
Business Intelligence: gestão de dados empresariais baseada em fatos
Foi então que cruzei com um convite para um treinamento chamado Leve sua análise de dados além do Excel. O treinamento prometia que eu aprenderia a finalmente organizar os dados empresariais, de marketing, de clientes e financeiros da empresa. Então fui. 😎
O treinamento foi feito exatamente para mim! Não sou um completo leigo em dados — na empresa temos nosso próprio data warehouse e já chegamos a montar alguns relatórios personalizados junto com os Arquitetos Digitais — mas me faltava uma visão mais ampla e um panorama das possibilidades sobre o que posso fazer com os dados dos nossos sistemas. E foi exatamente isso que aprendi no treinamento.
O treinamento é conduzido por Přemek Horáček, na minha opinião um especialista experiente em Business Intelligence. Ele trabalha conectando fontes de dados de empresas e encontrando padrões nelas, ajudando seus clientes a gerir o negócio não pelo feeling, mas com base em dados concretos de análise de dados empresariais.
Keboola: extrator de dados de qualquer sistema
Se eu tivesse que levar apenas uma coisa do treinamento, seria: crie uma conta na Keboola! A Keboola é a ferramenta que eu precisava. Ela permite o download periódico de dados de qualquer fonte. Eu conectei as seguintes:
- Google Analytics
- Google Ads
- Facebook Ads
- Sklik
- Shoptet
- Flexibee
- Marketing Miner
- Google Planilhas
A Keboola se conecta a cada uma dessas fontes via API e baixa os dados solicitados.
Os dados podem ser transformados dentro da Keboola (usando SQL ou R — os comandos básicos são ensinados pelo Přemek no treinamento) e depois salvos ou exportados para um repositório. Eu exporto para o Google BigQuery, mas ela também suporta Google Planilhas.
Uma transformação pode ser, por exemplo, a limpeza de valores extremos (remoção de pedidos de teste, pedidos excepcionais de alto valor, etc.), a junção de dados de diferentes tabelas por um ID comum — ou qualquer outra modificação que você precise fazer nos dados.
Para que pode ser usado?
Para preparar dados para qualquer relatório que você possa montar a partir deles. O que eu já fiz ou tenho planejado:
- Limpeza dos dados dos sistemas de anúncios, removendo pedidos cancelados ou devolvidos
- Criação de relatório automatizado de cupons utilizados, com cálculo do desconto real concedido e da margem obtida
- Cálculo das margens de cada pedido e sua categorização (agrupamento de pedidos por tamanho/margem)
- Análise RFM com dados de clientes extraídos do Shoptet
- Dashboard de fluxo de caixa enriquecido com dados de cobranças pendentes
O treinamento também aborda o Google BigQuery, uma ferramenta similar para extração e transformação de dados. Para certos usos pode ser mais adequado, mas para o usuário comum não é tão intuitivo.
Como transformar os dados?
Infelizmente, um pouco de programação é inevitável. Big data são grandes tabelas, então é necessário conhecer o básico de SQL ou R. Ambos são abordados no treinamento e, ao final, recebemos um “cola” com os principais comandos. Não tenho ambição de aprender essas linguagens a fundo, mas o treinamento me deu uma visão suficiente para saber o que pedir e em que nível aos nossos analistas de dados.
A Keboola também está preparando templates para extração simplificada de dados. Essa funcionalidade ainda está em beta, mas já conta com alguns esquemas básicos para conectar dados de sistemas de anúncios e enviá-los para o Google Sheets ou o PowerBI. Para os usos mais comuns, portanto, em breve não será necessário nenhum tipo de programação.
Como visualizar os dados?
Quando os dados estão preparados, você quer visualizá-los de alguma forma — afinal, é para isso que todo esse esforço existe. Quem trabalha com marketing já conhece bem o Looker (antigo Google Data Studio), que eu também uso bastante para os mais variados relatórios de marketing.
Mas o que me chamou mais atenção foi o PowerBI, que até então eu tinha ignorado completamente (principalmente porque não roda no Mac 😎). Depois do treinamento, percebi que o Looker é só uma espécie de versão simplificada do PowerBI — e embora os dois sistemas estejam se aproximando cada vez mais em recursos, o PowerBI ainda leva vantagem.
No total, passei 8 horas no treinamento — e considero um ótimo investimento. Saí com uma nova perspectiva sobre os dados empresariais e como trabalhar com eles. Nos momentos livres, estou criando meus próprios relatórios e aos poucos preparando um novo briefing para os Arquitetos Digitais, porque sinto que é hora de levar nossa análise de dados para o próximo nível. 😎
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