Comercial
Vendas por vendedor, mix de produto, ticket médio, taxa de desconto, conversão visita→pedido. Comparativo com meta, ranking, drill-down até o cliente.
SAP B1 · BI · ETL · DataMart
Decisão tomada com
Decisão tomada com
número de hoje, não de ontem.
Tirar relatório do SAP B1 num formato que o gestor lê é trabalho. Cruzar com canal externo, projetar cenário, alertar antes do problema — exige BI bem feito. Construímos a camada de dados que conecta o B1 ao Power BI, Metabase ou Looker, com cargas incrementais e modelo dimensional consolidado.
Os dashboards que entregamos
Painéis que respondem perguntas, não só mostram números
Financeiro
DRE gerencial por centro de custo, fluxo de caixa projetado 30/60/90 dias, posição bancária consolidada, aging de recebíveis e pagáveis, inadimplência por carteira.
Estoque e logística
Cobertura de estoque por SKU, giro, ruptura iminente, custo médio, divergência de inventário. Análise ABC e lead time por fornecedor.
Compras
Spend por categoria/fornecedor, prazo médio, performance de entrega, sugestão automática de reposição (ponto de pedido + lead time + sazonalidade).
Produção
OEE por linha, refugo, custo padrão vs. real, apontamento por turno/operador, eficiência de setup. Útil pra indústria com SAP B1 + apontamento via totem ou app.
Customizado
A regra de negócio do seu negócio. Comissão por matriz própria, KPI da diretoria, comparativo canal × canal. Construído junto com a área que vai usar.
Arquitetura técnica
Não consultamos o B1 ao vivo. Construímos um data mart.
Bater no banco do SAP em tempo de relatório é tentação, mas pesa o ERP e cria fragilidade. A gente extrai os dados em janelas controladas (geralmente noturna + intra-day pra alguns indicadores), modela em estrela (fato + dimensões), e expõe via SQL ou semantic layer.
- ETL incremental versionado em Git (dbt ou scripts próprios)
- Data mart em PostgreSQL, BigQuery ou Snowflake
- Modelagem star schema com chaves de negócio claras
- Refresh schedule diferenciado por indicador (noturna, 4h em 4h, near-realtime)
- Lineage rastreável: cada métrica tem fonte e regra de cálculo documentadas
Ferramentas de visualização
Trabalhamos com a ferramenta de BI que o cliente prefere — Power BI (mais comum), Metabase (open-source, ótimo custo/benefício), Looker, Qlik, Superset. Não vendemos licença; usamos a stack que faz sentido pro orçamento e maturidade da equipe.
Dashboard sempre tem 3 camadas:
- Resumo executivo — 1 tela, 5-7 indicadores chave, semáforo de cor
- Análise — drill-down, filtros, comparativo temporal
- Detalhe — linha-a-linha, exportável, com rastreabilidade até o documento do SAP
Vazão de dados além do BI
Quando o problema é o dado em si
Antes de pensar em dashboard, muita empresa precisa primeiro arrumar a vazão dos dados: duplicação de cadastro, regra de classificação inconsistente, lançamento manual fora do padrão. A gente trata isso na origem.
Higienização de cadastros
BPs duplicados, items sem grupo, contas contábeis sem mapeamento. Algoritmo de matching + revisão humana pra deduplicar e padronizar.
Regras de classificação
Lançamento contábil consistente por evento, centro de custo padronizado, classificação automática a partir de regras (ex: NCM/CFOP → conta).
Pipelines confiáveis
Cargas de canal externo pro B1 com validação de schema, dead-letter queue pra exceções, monitoramento e alerta. Dado entra direito; relatório sai direito.
Quer ver o quanto seus dados podem entregar?
Em 1 reunião de 1h discutimos quais perguntas seu negócio precisa responder, e qual a fração disso o SAP B1 já tem como dado bruto. Saída: roadmap de BI realista.