Lavínia Alencar Belém do Pará · atendendo remoto
Engenharia, gestão e automação de dados

O relatório está certo.
O número, não.

O seu sistema não mente. Ele responde a pergunta que programaram nele, que quase nunca é a sua. A diferença aparece quando alguém senta e lê o dado linha a linha.

Quero um Raio-X Ver os trabalhos

Três anos em dados dentro do iFood e da Nuvemshop, depois de dois em tecnologia como técnica de TI.

Cafeteria um mês
Taxa da maquininha
2,08%2,68%
Ticket médio por visita
R$ 39,2053,40

Nenhum dos dois estava errado por má fé. A regra de cobrança nunca tinha sido auditada, e a contagem somava transação em vez de visita.

Três etapas, e você pode parar em qualquer uma

A primeira é curta de propósito. Serve pra descobrir se tem coisa escondida no seu dado antes de assinar algo maior.

01 · projeto curto

Raio-X de Dados

Leio o seu dado do começo ao fim e devolvo o que ele diz de verdade: taxa real, ticket real, horário que sustenta o caixa, cliente que carrega a receita. Sai painel, relatório e uma conversa explicando o que fazer com aquilo.

a partir de R$ 2.000
02 · projeto fechado

Automação sob Medida

Construo a máquina que faz o trabalho repetitivo no lugar de alguém. Às vezes é um atendimento que recebe pedido e responde por conta própria. Às vezes é uma rotina que roda de madrugada e deixa tudo pronto antes de você chegar.

escopo por fase
03 · mensalidade

Parceria de Dados

Ciclos curtos e recorrentes, olhando o que mudou e o que isso significa pra próxima decisão. É pra quem já tem a máquina rodando e quer alguém lendo junto, não pra quem quer mais um painel.

a partir de R$ 800/mês

Sete fases, sempre na mesma ordem

Em qualquer etapa e em qualquer cliente. Elas existem pra você conseguir cobrar de mim no meio do caminho, e pra outra pessoa conseguir retomar o trabalho se eu não estiver.

1

Contexto

O que a fonte de dado cobre, e principalmente o que ela não cobre. Começar aqui evita a conclusão bonita construída em cima de um buraco.

2

Auditoria

É aqui que o número muda

Regra de negócio validada linha a linha, nunca assumida. Foi nesta fase que a taxa de 2,08% virou 2,68% lá em cima.

3

Modelagem

Transação solta vira o conceito que você vive no balcão: visita, cliente, turno, mês. Uma camada única de métrica, pra todo mundo somar igual.

4

Entrega

Painel e relatório lendo da mesma fonte, sem recalcular nada por fora. Se dois lugares mostram o mesmo número, é porque é o mesmo número.

5

Tradução

É aqui que vira decisão

Número vira ação, separando o que o dado sustenta do que ainda não sustenta. Dizer "não dá pra afirmar isso ainda" faz parte da entrega.

6

Desenho de automação

A arquitetura certa pro porte do seu negócio, não a mais bonita de mostrar. Cafeteria com 600 vendas por mês não precisa de cluster.

7

Continuidade

Tudo documentado, pra o trabalho poder ser retomado por qualquer um. Inclusive por você, se um dia quiser trazer pra dentro de casa.

Três trabalhos, e o que mudou na decisão

+36%no ticket médio real, contando visita em vez de transação
47,9%da receita concentrada em três horas do dia
40%da receita vinda de 13% dos clientes
Cafeteria · Raio-X de Dados

A taxa não era a que parecia,
e o ticket também não

O ponto de partida

Um mês de vendas, todas pela maquininha, e nenhuma leitura própria dos dados. O dono decidia horário de equipe e compra de insumo pela memória do movimento.

O que eu fiz

Auditei a regra de cobrança linha a linha, refiz a contagem agrupando transações da mesma visita, montei painel e relatório, e desenhei a arquitetura que faria isso rodar sozinho todo dia.

O que mudou

Ele parou de programar a equipe pela sensação e passou a programar pelo bloco de três horas que paga o mês. E passou a saber quanto custa cada real que entra.

Valores absolutos reescalados a pedido do cliente. Proporções, percentuais e conclusões são os reais do projeto.

6restaurantes em um canal único, cada um com seu cardápio
3casos de falha resolvidos no papel, antes de existir código
56hde escopo orçado fase a fase, sem número de chute
Galeria de restaurantes · Desenho de automação

Seis restaurantes atendendo
em um número de WhatsApp só

O ponto de partida

Pedido anotado à mão, cliente esperando sem saber se o dele foi visto, e cada restaurante com um jeito diferente de atender.

O que eu fiz

Desenhei a jornada dos dois lados, cliente e restaurante, passo a passo. Escolhi cada componente com justificativa escrita, e tratei os casos chatos desde o desenho: carrinho abandonado, cancelamento no meio, e dois pedidos gravando no mesmo segundo.

A decisão que importa

Usar a API oficial do WhatsApp, mesmo custando um cadastro a mais e alguns dias de aprovação. A alternativa não oficial funciona na hora e carrega risco real do número ser banido sem aviso, o que pararia a galeria inteira.

Projeto desenhado e orçado, não executado. Os números acima são de escopo e de decisão, não de resultado.

7,6xo valor de uma compra comum, em cada fraude
1h13entre transações do fraudador, contra 4h24 do legítimo
50%das fraudes concentradas na madrugada
0,5%das transações, o que faz a fraude sumir em qualquer média
Emissora de cartão de crédito · Análise e modelagem

O modus operandi da fraude,
virado em três regras executáveis

O ponto de partida

Dois anos de transações, fraude em 0,5% delas. Evento raro o suficiente pra sumir em qualquer média, e caro o suficiente pra doer.

O que eu fiz

Modelagem dimensional, pipeline inteiro de ingestão, limpeza e transformação em PySpark no Databricks, e análise descritiva e diagnóstica em cima da camada modelada.

O que mudou

Cada fator virou uma regra de alerta escrita, pronta pra produção, não recomendação vaga. Valor acima do limite vai pra revisão, intervalo curto soma ponto no score, e madrugada vai pra revisão.

Califórnia
22%
Missouri
14%
Nebraska
12%
Oregon
11%
Washington
7%

Quatro estados concentram quase 60% dos casos. Concentração é o que torna regra de alerta viável: dá pra apertar onde dói sem incomodar quem não tem nada a ver.

Com o que eu construo

A ferramenta é escolhida pelo porte do negócio, não pelo que fica bonito no perfil.

Fases 3 e 6

Engenharia

Levar o dado de onde ele nasce até onde ele é lido, todo dia, sem alguém empurrando à mão.

SQLPythonPySparkSparkAirflowDatabricksAWSETL e ELTingestão de API
Fase 3

Modelagem

Transformar transação solta no conceito que o dono do negócio vive, com uma definição só por métrica.

modelagem dimensionalfato e dimensãogranularidadecamada única de métricadicionário de dadosmonitoramento de qualidade
Fase 6

Automação

Ligar sistemas que não se falam, e fazer processo rodar sem gente no meio. Vale pro dado que precisa andar, pro atendimento que precisa responder, e pra rotina que precisa acontecer no horário.

n8nAirflowApps Scriptintegração entre sistemasAPIswebhook e gatilho agendadoservidor próprio
Fase 4

Leitura e painel

Onde o número aparece pra quem decide. Inclusive na planilha, que é onde a maioria realmente trabalha.

Looker StudioTableauGoogle SheetsGoogle SlidesGoogle DocsExcelrelatório recorrenteapresentação de resultado
Fases 1 e 7

Organização e gestão

A parte que ninguém vende e todo mundo precisa: deixar claro quem manda em qual número, onde ele mora e como se recalcula.

definição de métricamapeamento de processoredesenho antes de automatizardocumentação de processorotina de revisãogovernança de fonte e acessoversionamento de decisãohandover pra equipe interna
Contato

Alguma dessas é a sua pergunta?

Quanto eu pago de taxa, de verdade, em cada venda?
Meus clientes voltam, ou é sempre gente nova?
Qual horário do dia paga o meu mês?
Vale a pena abrir mais cedo, ou eu estaria pagando equipe à toa?

Se alguma dessas é a sua, me chama. A gente olha junto, e quem responde sou eu.

WhatsApp(91) 98890-0811
Emaillavinia.alencar@gmail.com
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