BI e Analytics

Projeto desenvolvido no âmbito da unidade curricular do mestrado do ISCTE - IUL. Com o desenvolvimento de uma aplicação centrada na abordagem dos conceitos de design thinking: Empatia, Definir, Idealizar, Protótipo e Teste.

Kaffi é uma plataforma que permite ao cliente buscar o estabelecimento de café mais próximo da sua localização e que atenda as suas necessidades de consumo.

Dentre as funcionalidades tem a opção de pedido direto à mesa, sem a necessidade de ir até o balcão ou aguardar o empregado de mesa. Menu digital, lista de favoritos, pagamento eletrônico, recompensas entre outros.

O desenvolvimento dessa solução envolveu o uso de diversas ferramentas, são elas: Figma, WebAIM, Flourish, Canvas e Google Forms. 

Projeto prático para a conclusão do curso de MBA Data Intelligence and Analytics na instituição de ensino FIAP.

Este projeto fez parte do módulo de empreendedorismo e inovação, com o objetivo de usar as técnicas de data intelligence como uma solução tecnológica para as empresas. 

As organizações precisam tomar decisões mais assertivas e eficientes para enfrentar riscos inesperados, e uma das ferramentas mais utilizadas no mercado  é o Plano de Continuidade de Negócios. 

Uma das etapas desse plano é a aplicação do formulário BIA (Business Impact Analysis), geralmente realizada e analisada por meio de planilhas em Excel. 

BIA PlatForm é um protótipo de uma aplicação tecnológica, que auxilia no mapeamento dos riscos e na elaboração do plano. O design e prototipagem foram desenvolvidas usando o Figma.

A solução propõe um mapeamento automatizado, menos suscetíveis a erros, confiabilidade dos dados e melhor análise e usabilidade.

Nos últimos anos, a transformação digital tem impactado o mercado financeiro com inovações, como o pagamento por aproximação (NFC), leitor de Qr Code e o e-wallet (carteira digital), oferecendo mais facilidades para o comércio eletrônico e uma melhor experiência para aos consumidores.

O objetivo do case foi identificar uma situação-problema (real ou hipotética), e propor uma solução de armazenamento, modelagem dos dados financeiros, definição de regras de negócio para operação e análise de dados para a tomada de decisão. 

Para a modelagem e implementação utilizei o Workbench e a base de dados utilizada foi o MySQL. Utilizei Python para gerar a massa de dados de forma aleatória e concisa, obtendo assim uma base mais robusta. Com isso, obtive um conjunto de dados enriquecido para as análises realizadas com SQL, além da visualização dos dados utilizando o Tableau.