De uma planilha de vendas a um dashboard executivo completo: minha jornada com Excel + Claude AI
Nos últimos dias, encarei um desafio dentro da minha trilha na Aceleração: AI Reports com Excel, GPT Agents e Claude Code: peguei uma planilha de vendas comum com linhas, colunas, números e transformei em uma ferramenta de verdade. Não um gráfico solto no Excel, mas um dashboard executivo completo, dos que eu vejo em empresa de tecnologia de verdade: filtros dinâmicos, KPIs, exportação de dados, edição em tempo real.
O resultado foi o Dashboard de Análise Executiva de Vendas - PORSHE, um dashboard que construido inteiramente em HTML, sem servidor, sem banco de dados, rodando 100% no navegador em parceria com o Claude AI, da Anthropic.
Por que eu escrevo isso?
Não foi só "pedir para uma IA fazer um dashboard". Foi um processo de várias rodadas de conversa para tomar a melhor decisão de negócio, pensando no cenário real de uma empresa. Enquanto analisava nossa base de dados, fui definindo quais perguntas o dashboard precisava responder, quais KPIs faziam sentido para um gestor comercial, o que eu via de errado em cada versão e o que eu queria melhorar. O Claude foi meu parceiro técnico. Foi ele quem traduziu cada uma das minhas decisões em código, testou, corrigiu e sugeriu quando fazia sentido, ou não.
Para mim, foi um exercício prático de prompt engineering aplicado a um problema real de negócio e achei interessante compartilhar aqui.
A evolução do projeto
O dashboard passou por cinco grandes rodadas comigo no comando de cada decisão:
1. Protótipo inicial: definimos os filtros básicos (Modelo, Ano, Cidade, Forma de Pagamento) e os KPIs para responder perguntas simples de negócio, com identidade visual inspirada na Porsche Brasil.
2. Fusão e correção: unifiquei duas versões de dashboard em uma só (pois havia criado uma versão com Ranking e Destaques), aumentei a quantidade dados fictícios da planilha, e corrigimos um bug real encontrado (cards duplicados travados em zero).
3. Refinamento de UX: a medida que o dashboard melhorava, eu pensava em novas coisas e pedi ajustes finos de idioma, cores de gráfico, filtros com busca, tabela sem necessidade de rolagem lateral, tema claro e escuro e oçpão de troca de idioma.
4. Expansão da base: com Python (pandas) fizemos fizemos um script próprio para tratar inconsistências da planilha (datas inválidas, nomes) e expandir minha base de 100 para 200 registros de vendas, preservando os vendedores reais e respeitando o ano de cada veículo e os demais dados constantes na planilha original.
5. Inteligência e produtividade: para a versão atual e, final, pedi lupa, exportação em PDF e Excel em todos os 29 cards e gráficos, edição de status de venda diretamente na plataforma, e uma seção de "Destaques" que exclui vendas canceladas para não distorcer os campeões de vendas.
Todo esse histórico, incluindo o código do meu script Python, está documentado no próprio repositório.
O que o dashboard entrega hoje?
- 19 KPIs organizados em Performance Financeira, Destaques e Indicadores de Portfólio;
- 10 gráficos interativos (vendas por estado, por vendedor, por modelo, por cidade, por ano-modelo, mix de pagamento, status de entrega, faixas de quilometragem);
- Filtros pesquisáveis por Modelo, Ano Modelo, Cidade, Estado, Pagamento e Status;
- Exportação individual de qualquer card ou gráfico em PDF ou Excel;
- Edição de status de venda ao vivo, com recálculo automático de todo o painel;
- Troca de idioma de todo o dashboard para PT/BR ou EN e opções de tema claro / escuro, tudo no mesmo arquivo;
Tecnologias utilizadas:
- HTML5 + Tailwind CSS para a interface
- Chart.js + chartjs-plugin-datalabels para os 10 gráficos interativos
- jsPDF + jsPDF-AutoTable para a exportação de qualquer card/gráfico em PDF
- SheetJS (xlsx) para a exportação de qualquer card/gráfico em Excel
- JavaScript puro (vanilla JS) para toda a lógica de filtros, cálculos de KPI e interatividade
- Python + Pandas para tratar e expandir minha base de dados de 100 para 200 registros
- Excel como fonte original dos dados de vendas
- Claude (Anthropic) como parceiro de implementação ao longo de todo o processo
- GitHub + GitHub Pages para versionar o projeto e publicá-lo com um link ao vivo
Agradecimentos
Esse projeto nasceu dentro da minha trilha na Aceleração: AI Reports com Excel, GPT Agents e Claude Code, da DIO (Digital Innovation One), e não teria saído do papel sem o que aprendi por lá. Um agradecimento especial ao Felipe Aguiar — o Felipão da DIO, pelas aulas magníficas, que me deram a base e, principalmente, a confiança para sair do "gráfico de pizza no Excel" e ir atrás de construir algo no nível de um produto real. Obrigado, DIO. Obrigado, Felipão. 🙏
Confira o projeto
- 🔗 Dashboard ao vivo (GitHub Pages): https://andrereistech.github.io/dashboard_porshe_sales/
- 💻 Repositório completo: https://github.com/andrereistech/dashboard_porshe_sales
- 👤 Meu GitHub: https://github.com/andrereistech
- 💼 Meu LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/andre-reis-tech/
Se você também está estudando Excel, dados ou IA aplicada, fica o convite: entra no repositório, explora o código, testa os filtros, exporta um PDF. E se tiver feedback, comentário ou sugestão, será muito bem-vindo.
