DA EXTRAÇÃO AO INSIGHT: Como IA, ETL e BI Transformam Dados em Decisão Estratégica
- #IA Generativa
Um estudo aplicado no setor de mineração evidenciando a integração entre dados operacionais e financeiros
OBJETIVO DA APRENDIZAGEM:
O uso da IA e BI em:
- Reconhecer a estrutura das análises de dados, relacionamento entre as tabelas
- O apoio da consulta e Integração de bases de produção, vendas e custos
- Construção de indicadores estratégicos, visualização de performance operacional
INTRODUÇÃO
Na era dos dados, impulsionada pela Inteligência Artificial como copiloto analítico, o papel da informação na tomada de decisão organizacional ganha uma nova dimensão. A transformação digital fortalece o uso estratégico dos dados, oferecendo soluções que ampliam a competitividade e a eficiência das empresas.
Nas organizações modernas, a integração de ferramentas como Business Intelligence (BI) e Inteligência Artificial promove a democratização do acesso às análises, reduz barreiras técnicas e acelera consultas. Esse avanço possibilita decisões mais ágeis e assertivas, priorizando resultados de maior impacto. Além disso, potencializa a extração de indicadores, a criação de dashboards inteligentes e o fortalecimento da governança de dados, consolidando os dados como ativos centrais na gestão empresarial.
Durante a formação em IA e dados aplicada no DIO Bootcamp, foi possível compreender como ferramentas do ecossistema Microsoft, como o Microsoft Copilot e o Microsoft Excel, podem acelerar processos analíticos, apoiar a construção de consultas SQL e facilitar a preparação de dados para análise estratégica.
Entretanto, a aplicação de conceitos de ETL (Extract, Transform, Load) utilizando ferramentas acessíveis como Excel e Power Query permite que profissionais de dados e negócios construam pipelines analíticos eficientes, mesmo sem ambientes complexos de engenharia de dados.
Este artigo apresenta uma aplicação conceitual e prática da integração entre IA, ETL e Business Intelligence (BI), utilizando dados significativos baseados em um cenário empresarial do setor de mineração de agregados (Pedreira), com foco na preparação e análise de dados para apoio à tomada de decisão estratégica.
Cenário do Estudo de caso (hipotético)
Para fins educacionais e de simulação analítica, a otimização que contribui as analises, são baseadas na construção estratégica de uma empresa no ramo de extração e comercialização de agregados minerais, nomeada como: Pedreira Rocha Forte S.A.
Aplicações Conceituais
- Matéria Prima: Brita – Pó de pedra – Pedra Rachão
- Atuação: Mercado regional (Sudoeste) - Distribuição para construtoras e obras de infraestrutura
- Desafios: Controle de custos logísticos - Análise de margem por produto - Identificação de regiões mais lucrativas - Otimização da produção mensal
Aplicações Analíticas
Nas aplicações analíticas, o usuário utiliza os dados para demonstrar questionamentos estratégicos como:
· Qual produto possui maior margem operacional?
· Qual região possui melhor relação receita x custo logístico?
· A produção atual atende à demanda das regiões mais lucrativas?
A IA pode apoiar a escrita de consultas SQL, sugerir estrutura de análise de dados e explicar relacionamentos entre tabelas.
E com a conexão com a ETL e BI, os dados podem ser utilizados para demonstrar na prática:
- Extração de múltiplas bases
- Transformação e limpeza com Power Query
- Criação de modelo analítico
- Construção de dashboards de decisão
A ETL com Excel e Power Query, utiliza para aplicar em: limpeza de dados operacionais, padronização de cadastros, integração de bases de produção, vendas e custos. E o Business Intelligence, utiliza para a construção de indicadores estratégicos, visualização de performance operacional, apoio à tomada de decisão gerencial
A integração entre IA, ETL e Business Intelligence demonstram como tecnologias acessíveis podem estruturar processos analíticos completos, permitindo que empresas transformem dados operacionais em inteligência estratégica. Esse modelo representa uma tendência crescente nas organizações orientadas a dados, nas quais a qualidade da informação e a velocidade da análise tornam-se diferenciais competitivos relevantes.
Formação dos Dados utilizados
O papel da IA, na Construção de Queries, ajudam a interpretar perguntas de negócio transformando-as em lógica analítica estruturada, sugere a criação de comandos SQL como SELECT, JOIN e filtros, explica o que cada consulta faz e indica melhorias iniciais para otimizar a performance.
Observação: Apesar dos benefícios, a IA não substitui o conhecimento técnico.
É essencial que o profissional:
-Valide a lógica da consulta - Revise resultados gerados - Entenda o modelo de dados utilizado - Verifique performance em bases grandes
Memória de Execução dos Dados
Na elaboração dos dados, como referencias na aplicação, foi extraída uma planilha do 1º Trimestre de 2025 da empresa Pedreira, nas seguintes informações:
Produção Mensal (Toneladas)
MES - PRODUTO - TONELADAS
Jan - Brita - 12000
Jan - Pó de Pedra- 8500
Jan - Rachão - 5000
Fev - Brita - 11500
Fev - Pó de Pedra - 8900
Fev - Rachão - 4800
Mar - Brita - 13200
Mar - Pó de Pedra - 9100
Mar - Rachão 5400
Receita por Região (R$)
Interior SP - 1200
Grande SP - 980.000
SIl MG - 620.000
CUSTOS LOGISTICOS
Interior SP - 18
Grande SP - 25
SIl MG - 32
Na estratégia de execução, foi aplicada ETL com Power Query, tratando as referências em:
· Padronização de nomes
· Verificar tipos de dados
· Remover espaços
· Criar colunas calculadas se necessário
Aplicação Prática em Business Intelligence
Após o tratamento dos dados no Power Query, foi estruturado um modelo analítico no Excel com base em tabelas relacionadas, permitindo a criação de indicadores estratégicos e dashboards gerenciais.
1 – Tratamento da aba “CUSTOS LOGISTICOS” no Power Query
A aba “CUSTOS LOGÍSTICOS” passou por processo de transformação no Power Query, incluindo padronização de nomes de colunas, ajuste de tipos de dados para formato numérico, remoção de espaços em branco e validação de consistência dos valores. Também foi realizada verificação de duplicidades e normalização da estrutura para integração com as demais tabelas do modelo analítico.
2 - PRODUÇÃO
A aba “PRODUÇÃO” foi tratada com padronização de nomenclatura dos produtos, conversão do campo toneladas para tipo numérico inteiro, ajuste de datas e organização do layout tabular para modelagem relacional.
3 - RECEITAS
A aba “RECEITAS” passou por validação de consistência monetária, padronização regional e transformação para estrutura compatível com cruzamento de dados financeiros e operacionais.
Resultados
1. Indicadores Operacionais
A análise da produção trimestral demonstrou:
· Produção total no trimestre: 79.400 toneladas
· Produto com maior volume: Brita
· Crescimento progressivo no mês de março
A Brita representa o principal ativo operacional da empresa, exigindo priorização logística e comercial.
Dashboard de Produção Trimestral
O dashboard apresenta a consolidação da produção mensal por produto (Brita, Pó de Pedra e Rachão), permitindo visualizar a evolução do volume ao longo do trimestre. Observa-se crescimento progressivo no mês de março, com destaque para a Brita, que representa o maior volume produtivo no período.
Análise estratégica:
O comportamento crescente indica possível alinhamento entre demanda regional e capacidade produtiva, reforçando a necessidade de priorização logística desse produto.
Comparativo Receita por Região vs Custo Logístico
O painel apresenta a relação entre receita bruta regional e custo logístico médio por tonelada.
O Interior SP demonstra maior geração de receita absoluta, enquanto a região Sul MG apresenta maior custo logístico unitário.
Análise estratégica:
A integração dessas variáveis evidencia que maior receita não implica necessariamente maior margem líquida, destacando a importância da análise combinada entre indicadores operacionais e financeiros.
2. Indicadores Financeiros
A receita regional demonstrou:
· Maior receita: Interior SP
· Maior custo logístico: Sul MG
Embora o Interior SP gere maior receita bruta, a análise de custos logísticos revela impacto significativo na margem líquida, reforçando a importância de decisões baseadas em dados integrados.
3. Análise Estratégica Integrada
Ao relacionar Produção + Receita + Custos, é possível responder:
· A produção está alinhada às regiões mais lucrativas?
· O custo logístico compromete a expansão regional?
· Existe necessidade de redistribuição operacional?
