A HPN solicitou a consultoria da Data Crunchers para elaborar um projeto completo do setor comercial incluindo as análises necessárias para atingir os objetivos abaixo:

• Realizar uma projeção de faturamento para o ano de 2014 para traçar o budget deste ano. A HPN informou que desejam ter um aumento de 10% ao longo do ano na comparação com 2013, com exceção do mês de maio/2014, onde eles esperam dobrar o faturamento em relação à maio/2013, já que irão participar de um super evento do mundo fitness neste mês.

• Encontrar oportunidades de melhorias para as seguintes análises:

  • • • Quedas de faturamento ao longo do tempo;

      • Variações na margem;

      • Produtos sem vendas;

      • Clientes há muito tempo sem compras;

      • Taxa de abertura de novos clientes;

      • Identificação de Outliers (clientes, regiões e/ou produtos fora da curva);

      • Aumento de devolução de vendas;

      • Produtos e clientes com performance abaixo da média;

      • Correlações entre variáveis, etc.

Conforme a figura abaixo, o processo de obtenção dos dados da HPN será realizado da seguinte forma:

1. Uma cópia do Banco de Dados OLTP (Online Transaction Processing) será fornecida pela TI da HPN para a Data Crunchers (garantindo, dessa forma, que a consultoria contratada não terá acesso ao servidor OLTP);

2. Com os dados brutos (BD-OLTP HPN) fornecidos, os mesmos ficarão dispostos em um Data Lake (DL) / SQL Server para então serem criadas Views (resultado originado de uma consulta pré-definida, combinando dados de uma ou mais tabelas do BD-OLTP) pela Data Crunchers;

3. As Views criadas na etapa anterior deixarão os dados tratados em formato de Tabelas Dimensão e Tabelas Fato através do processo de modelagem Star Schema (modelo estrela) e que serão essenciais para o início do processo de elaboração das análises no Power BI. A Data Crunchers criará nesse momento o Data Warehouse (DW) no SQL.

Os cálculos no Power BI serão elaborados através da Linguagem DAX (Data Analysis Expressions), que é uma coleção de funções, operadores e constantes que podem ser usados em uma fórmula ou expressão, para calcular e retornar um ou mais valores.

EXEMPLO:

"People hear statistics, but they feel stories." Brent Dykes, Author / Founder / Chief Data Storyteller at AnalyticsHero, LLC

Para que os usuários da HPN obtenham melhor compreensão das informações do dashboard criado pela Data Crunchers, foram utilizados alguns fundamentos de Storytelling e os motivos pelos quais isso é fundamental, são listados abaixo:

• • • • Melhora a compreensão dos dados;

      • Reduz confusão e tempo de leitura;

      • Identifica padrões escondidos e possibilita novos insights;

      • Melhora eficiência em relação à tomada de decisão;

      • Não frustram os usuários pois mostram apenas o necessário e destacam os pontos mais importantes;

      • Melhora a satisfação dos usuários e as chances de sucesso.