A Proposta de Datawarehouse

Proposta de Data Warehouse

1. Descrição do negócio: Grande rede de concessionárias de maquinários agrícolas, com mais de 300 lojas, 30 mil produtos por loja – que são peças de reposição, onde 10% é vendido por dia em cada loja.
2. Identificação do processo a ser modelado:

Necessidade avaliar a quantidade de itens vendidos, o valor de venda, o custo de cada um dos itens e a margem produzida, os valores que haviam sido planejados bem como valores calculados do planejado sobre o realizado.

1. Definição da granularidade:

1. Dia: para a dimensão Tempo;
2. Item de produto: para a dimensão Produto;
3. Loja: para a dimensão Geografia.

1. Definição das dimensões da tabela fatos:

1. Dimensão Tempo: que indica os períodos de tempo para a análise;
2. Dimensão Produto: que indica quais produtos estão relacionados com as métricas;
3. Dimensão Geografia: que indica a região geográfica onde se encontram as lojas que efetuam as vendas.

1.  Definição dos fatos pré-calculados:

1. Valor da venda – realizado;
2. Valor da venda – previsto;
3. Quantidade de itens – realizada;
4. Quantidade de itens – prevista;
5. Preço médio de venda;
6. Custo médio;
7. Margem de venda;
8. % de variação entre o realizado e o planejado.

1. Definição dos atributos das dimensões:

1. Dimensão Tempo: Ano, semestre, mês, dia
2. Dimensão Produto: Categoria, linha, item
3. Dimensão Geografia: Região, estado, cidade, loja

1. Ferramenta tecnológica: as vantagens identificadas que a ferramenta Google Data Studio pode trazer para a análise dos dados:

1. Integração de dados: Ter todos os dados juntos em apenas um lugar é uma grande otimização de tempo para quem trabalha com análise de dados. Acabar com os serviços operacionais de ir buscar informações em diversas plataformas é o grande diferencial para um gerenciamento ágil.
2. Visualização simplificada: Mais do que unir as informações, é importante que sejam fáceis de ler. Entender o que está acontecendo é mais importante do que conhecer os números. Não adianta juntar dezenas de dados isolados em planilhas. Trazer uma visualização ótima, de forma que todos possam entender e saber se algo está errado, apenas com o olhar.
3. Otimização de estratégias: O principal motivo para trabalhar com informação é a assertividade. Ainda mais que isso, poder ver onde está errando ou acertando. E claro, mudar e/ou melhorar a sua estratégia.

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