Santander
Ranking Financeiro Judicial
Projeto de transformação de um processo complexo, originalmente estruturado em Excel, em uma solução de análise e acompanhamento no Power BI para a área de Cobrança Judicial.
O Excel utilizado pelo time reunia diversas regras de negócio, cálculos e critérios utilizados para avaliar o desempenho de escritórios parceiros responsáveis pela recuperação de crédito judicial.
A partir desses critérios, o projeto busca transformar os resultados em rankings de desempenho, permitindo identificar os escritórios com melhores resultados e apoiar decisões relacionadas à meritocracia e à distribuição de oportunidades de negociação.
Santander
Ranking Financeiro Judicial
Projeto de transformação de um processo complexo, originalmente estruturado em Excel, em uma solução de análise e acompanhamento no Power BI para a área de Cobrança Judicial.
O Excel utilizado pelo time reunia diversas regras de negócio, cálculos e critérios utilizados para avaliar o desempenho de escritórios parceiros responsáveis pela recuperação de crédito judicial.
A partir desses critérios, o projeto busca transformar os resultados em rankings de desempenho, permitindo identificar os escritórios com melhores resultados e apoiar decisões relacionadas à meritocracia e à distribuição de oportunidades de negociação.
Objetivo
Transformar uma estrutura complexa de cálculos e regras de negócio em uma solução de BI mais escalável, visual e acessível, permitindo acompanhar o desempenho dos escritórios sob diferentes perspectivas.
O dashboard foi pensado para atender tanto à visão interna dos analistas, que precisam acompanhar diferentes carteiras e escritórios, quanto à visão externa dos próprios escritórios, permitindo que cada parceiro acompanhe seus resultados.
Solução
O projeto começou pelo entendimento detalhado do processo de recuperação de crédito judicial e das regras de negócio utilizadas para avaliar os escritórios.
A partir da estrutura existente no Excel, foram analisados os cálculos, critérios e indicadores que compõem os rankings. Esse entendimento serviu como base para definir a modelagem dos dados no Power BI, estruturando tabelas fato, dimensões e seus relacionamentos.
Com a modelagem definida, os cálculos foram reconstruídos no Power BI e cada ranking passou a ser estruturado de acordo com seu respectivo racional.
Um dos desafios foi considerar que cada carteira/produto possui diferentes quantidades de escritórios e resultados específicos, tornando necessário desenvolver as análises de forma que as comparações fossem coerentes dentro de cada contexto.
Paralelamente, foi desenvolvido um protótipo de média fidelidade no Figma para definir a organização das informações e a primeira experiência de apresentação do dashboard. A estrutura foi discutida e adaptada junto ao time, utilizando o Excel atual como referência, mas buscando uma apresentação mais clara e adequada à análise no Power BI.
A solução passou a contemplar diferentes níveis de análise:
- Ranking por carteira, considerando as particularidades de cada produto
- Visão individual dos escritórios, permitindo acompanhar seu próprio desempenho
- Visão interna para analistas, com acompanhamento de escritórios e carteiras
- Análises de curto e longo prazo, incluindo períodos trimestrais e anuais
- Indicadores e rankings baseados nas regras de negócio definidas para o processo
O projeto está sendo finalizado como um MVP, que será utilizado para coletar feedback das equipes e evoluir a forma de apresentação das informações.
Além da construção, o dashboard também envolve sustentação e atualização diária, incluindo a atualização dos dados no Databricks e posterior atualização das informações no Power BI.
Objetivo
Transformar uma estrutura complexa de cálculos e regras de negócio em uma solução de BI mais escalável, visual e acessível, permitindo acompanhar o desempenho dos escritórios sob diferentes perspectivas.
O dashboard foi pensado para atender tanto à visão interna dos analistas, que precisam acompanhar diferentes carteiras e escritórios, quanto à visão externa dos próprios escritórios, permitindo que cada parceiro acompanhe seus resultados.
Solução
O projeto começou pelo entendimento detalhado do processo de recuperação de crédito judicial e das regras de negócio utilizadas para avaliar os escritórios.
A partir da estrutura existente no Excel, foram analisados os cálculos, critérios e indicadores que compõem os rankings. Esse entendimento serviu como base para definir a modelagem dos dados no Power BI, estruturando tabelas fato, dimensões e seus relacionamentos.
Com a modelagem definida, os cálculos foram reconstruídos no Power BI e cada ranking passou a ser estruturado de acordo com seu respectivo racional.
Um dos desafios foi considerar que cada carteira/produto possui diferentes quantidades de escritórios e resultados específicos, tornando necessário desenvolver as análises de forma que as comparações fossem coerentes dentro de cada contexto.
Paralelamente, foi desenvolvido um protótipo de média fidelidade no Figma para definir a organização das informações e a primeira experiência de apresentação do dashboard. A estrutura foi discutida e adaptada junto ao time, utilizando o Excel atual como referência, mas buscando uma apresentação mais clara e adequada à análise no Power BI.
A solução passou a contemplar diferentes níveis de análise:
- Ranking por carteira, considerando as particularidades de cada produto
- Visão individual dos escritórios, permitindo acompanhar seu próprio desempenho
- Visão interna para analistas, com acompanhamento de escritórios e carteiras
- Análises de curto e longo prazo, incluindo períodos trimestrais e anuais
- Indicadores e rankings baseados nas regras de negócio definidas para o processo
O projeto está sendo finalizado como um MVP, que será utilizado para coletar feedback das equipes e evoluir a forma de apresentação das informações.
Além da construção, o dashboard também envolve sustentação e atualização diária, incluindo a atualização dos dados no Databricks e posterior atualização das informações no Power BI.
Resultados
A solução transforma um processo anteriormente concentrado em um Excel complexo em uma estrutura de BI que permite visualizar, comparar e acompanhar o desempenho dos escritórios de forma mais organizada e escalável.
O MVP cria uma base para que os times possam explorar os resultados, identificar insights e evoluir continuamente a apresentação das informações.
Além disso, a estrutura desenvolvida permite centralizar diferentes perspectivas do processo em uma mesma solução: escritório, carteira, período e visão interna/externa.
Minha Atuação
Entendimento de negócio → Modelagem de dados → DAX & cálculos → UX/UI → Power BI → Validação → Sustentação
Resultados
A solução transforma um processo anteriormente concentrado em um Excel complexo em uma estrutura de BI que permite visualizar, comparar e acompanhar o desempenho dos escritórios de forma mais organizada e escalável.
O MVP cria uma base para que os times possam explorar os resultados, identificar insights e evoluir continuamente a apresentação das informações.
Além disso, a estrutura desenvolvida permite centralizar diferentes perspectivas do processo em uma mesma solução: escritório, carteira, período e visão interna/externa.