Sistemas · Dashboards & BI

Dashboards e BI que sustentam decisão executiva — não teatro.

Camada semântica única, pipeline testado, alertas em tempo real e visualização executiva conectada ao dado real. Uma verdade só — sem métricas divergentes entre áreas.

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Padrões de engenharia

<5s
TTI típico de dashboard em produção
1
Camada semântica — uma métrica, uma definição
24/7
Alertas de anomalia em tempo real
SQL
Métricas versionadas em código, com PR e review
Por que sob medida

Empresa que decide por dado precisa antes confiar no dado. Quando o mesmo KPI aparece com número diferente em três dashboards, a diretoria pede refazer relatório para validar — e vira gargalo humano. Confiança se constrói com pipeline testado e definição versionada.

Problemas que resolvemos

Sintomas recorrentes que aparecem quando a operação cresce mais rápido que o software que a sustenta.

Mesmo KPI com número diferente em cada relatório
Fórmula na cabeça de uma única pessoa
Export CSV manual toda segunda-feira
Dashboard bonito que ninguém abre
Diretoria pede refazer relatório para validar
Métrica cai e ninguém percebe até o fim do mês

Para quem é

Perfis operacionais onde este tipo de projeto costuma gerar impacto direto no processo.

Diretorias que decidem por dado

Times executivos que precisam de KPI em tempo real, não relatório de fim de mês em PDF.

Operações com múltiplas fontes

Empresas cujo dado vive em ERP, CRM, planilha, marketing e financeiro — e ninguém consegue cruzar.

Times comerciais com meta granular

Vendas com forecast por SDR, produto, região — sem depender de gestor cruzar planilha à mão.

Marketing orientado a performance

CAC, LTV, ROAS por canal e coorte, alimentados por Meta Ads, Google Ads e sistema interno.

Fundadores e board de startups

Métricas de produto (ativação, retenção, MRR, churn) apresentadas em uma tela — sem depender do time de dado montar manualmente.

Por que sistemas prontos falham

O comparativo abaixo mostra onde plataformas genéricas quebram e onde a Tavares Design entrega diferente.

Fonte de dado
Export manual para planilha
Pipeline automatizado com refresh programado
Modelagem
Métrica calculada em cada relatório
Camada semântica versionada, uma verdade só
Latência
Relatório de ontem
Near real-time por fonte e caso de uso
Alertas
Ninguém olha quando o número cai
Anomalia dispara alerta em Slack/e-mail
Governança
Cada área com sua planilha
Métrica central, definição documentada, versionada
Custo por usuário
Licença Power BI/Tableau por assento
Camada sob medida em cima de Metabase/Superset ou dashboard próprio

Módulos típicos deste tipo de projeto

Escopo variável, mas o núcleo abaixo aparece na maioria das entregas.

Diagnóstico de perguntas de negócio

Qual decisão o dashboard precisa acelerar. Sem essa clareza, BI vira feed que ninguém abre.

Camada semântica versionada

Toda métrica em SQL versionado (dbt ou modelo próprio), com definição documentada e review em PR.

Pipeline testado

Testes de not-null, unicidade e coerência a cada execução — dado com defeito não chega ao dashboard.

Dashboard executivo

Métricas críticas em uma tela, com drill-down por dimensão e comparação com período anterior.

Alertas de anomalia

Variação atípica dispara notificação em Slack, e-mail ou WhatsApp com contexto pronto.

Self-service governado

Time de negócio cruza métricas dentro da camada semântica — sem inventar fórmula paralela.

Análise de coorte e funil

Retenção, conversão e progressão por segmento com granularidade operacional.

Data lineage e documentação

Origem de cada campo rastreada. Time novo entende o dado sem depender de conhecimento tácito.

Integração com ferramentas existentes

Metabase, Superset, Power BI, Looker ou dashboard próprio — a ferramenta é escolha final, não ponto de partida.

Ensaio técnico

Como pensamos BI que sustenta decisão

A maioria dos projetos de BI falha porque começa pela ferramenta — Power BI, Tableau, Metabase — antes de resolver a pergunta certa. O resultado é dashboard bonito que ninguém abre, ou pior, três dashboards diferentes com o mesmo KPI mostrando números diferentes. Sem camada semântica confiável, BI vira teatro executivo.

Nosso trabalho começa pela pergunta de negócio: qual decisão o dashboard precisa acelerar? Quem toma? Com que frequência? Com esse recorte definimos a camada semântica — as métricas críticas, versionadas em código, com definição única. Só depois entra a ferramenta de visualização.

Camada semântica versionada

Toda métrica vive em SQL versionado (via dbt ou modelo próprio) com definição documentada. Mudança de fórmula passa por PR e review — nunca aparece silenciosamente no relatório.

Alertas antes de gráficos

Anomalia em métrica-chave dispara alerta em Slack, e-mail ou WhatsApp — antes do dashboard virar checagem manual da manhã.

Ensaio técnico

O que muda quando o dado é confiável

Empresa que decide por dado precisa antes confiar no dado. Sem essa confiança, executivo pede refazer relatório manualmente para validar — e vira gargalo humano. Confiança se constrói com pipeline testado, camada semântica única e observabilidade sobre o próprio dado.

Nossa entrega inclui testes de dado no pipeline (linhas duplicadas, campos obrigatórios, coerência entre fontes), documentação das transformações e log de execução. Se o pipeline falha, o dashboard mostra a última execução bem-sucedida — nunca dado silenciosamente errado.

Do relatório à decisão

Cada dashboard tem uma pergunta de dono. Se ninguém abre, o dashboard some. BI não é feed — é ferramenta de trabalho.

Self-service com governança

Time de negócio consulta e cruza métricas com liberdade, mas dentro da camada semântica — sem inventar fórmula paralela.

Stack tipicamente utilizada
  • dbt
  • PostgreSQL
  • BigQuery
  • DuckDB
  • Metabase
  • Superset
  • Airbyte
  • Python
  • TypeScript
  • Recharts

Integrações comuns

  • ERPs (TOTVS, SAP, Sankhya)
  • CRMs (HubSpot, Salesforce, Pipedrive)
  • Meta Ads e Google Ads
  • Google Analytics 4
  • Stripe / Pagar.me / Iugu
  • Contabilidade e SPED
  • Planilhas Google e Excel
  • Bancos e conciliação bancária
  • Ferramentas de suporte (Zendesk, Freshdesk)

Como um projeto acontece

01

Diagnóstico

Perguntas de negócio, decisões a acelerar e público de cada dashboard.

02

Arquitetura

Escolha de warehouse, modelagem em camadas e definição da camada semântica.

03

Desenvolvimento

Pipeline versionado, testes de dado e primeiros dashboards com stakeholder validando.

04

Implantação

Migração de métricas legadas, treinamento self-service e desligamento de relatórios antigos.

05

Evolução contínua

Novas métricas em sprint, alertas ajustados por uso real e revisão trimestral de dashboards.

Cases relacionados

Projetos que a Tavares Design entregou dentro dessa mesma linha de trabalho.

BI · Vendas

BI comercial B2B

Dashboards de forecast, conversão por SDR e coorte de conta, com alerta em Slack.

BI · Financeiro

Dashboard financeiro executivo

DRE gerencial, fluxo de caixa projetado e alertas de inadimplência em tempo real.

BI · SaaS

Métricas de produto SaaS

Ativação, retenção, MRR, churn e expansion em camada semântica única.

Diferenciais Tavares Design

Como entregamos software de nível enterprise sem virar refém de plataforma fechada.

Camada semântica versionada — uma verdade só
Testes de dado a cada execução do pipeline
Alertas ativos antes do problema virar crise
Documentação e lineage automáticos
Governança sem travar self-service
Compatível com LGPD (PII segregada e mascarada)
Performance de dashboard monitorada em produção
Suporte a stack aberta (dbt, Metabase, Superset)
SEO técnico e acessibilidade nos dashboards embarcados
Sustentação com SLA e evolução em sprint

Perguntas frequentes

Qual ferramenta de BI vocês usam?+

Depende do cliente. Metabase e Superset quando o custo por licença importa; Power BI ou Looker Studio quando o cliente já está no ecossistema; ou dashboard próprio quando o produto exige integração nativa. A ferramenta é escolha final — não ponto de partida.

O que é camada semântica e por que ela importa?+

É a definição única e versionada de cada métrica de negócio (MRR, churn, CAC, LTV). Sem ela, cada relatório calcula a mesma métrica de jeito diferente — e áreas discutem sobre número, não sobre decisão.

Como funciona o alerta de anomalia?+

Definimos junto com o cliente qual variação de métrica é significativa. Quando o pipeline detecta anomalia, dispara alerta em Slack, e-mail ou WhatsApp — antes de o dashboard virar checagem manual.

Os dashboards funcionam em tempo real?+

Depende do caso. Métrica operacional (pedido, estoque, ticket) em near real-time. Métrica financeira e de fechamento em cadência definida (horária, diária). Sempre com transparência da última execução.

Qual a diferença entre BI e relatório em Excel?+

Relatório em Excel é foto — dado extraído em um momento, calculado à mão. BI é filme — pipeline vivo, testado, com fonte única e definição versionada. E ninguém quebra a fórmula sem que o time perceba.

Vocês migram BI legado (Qlik, Tableau antigo)?+

Sim. Fazemos assessment do que já existe, mapeamos métricas críticas, migramos com validação lado a lado e desligamos o legado quando o novo já está estável.

Continue explorando

Serviços que costumam entrar no mesmo projeto — ou que fecham o loop com este.

Engenharia

Dados & Pipelines

Antes de dashboard existe pipeline — o BI só é confiável quando o dado que alimenta é.

Sistemas

Sistemas sob medida

Ferramentas operacionais que geram o dado bruto que abastece o BI.

Engenharia

APIs & Integrações

Trazer dado de ERP, CRM, Ads e financeiro para uma base única.

Sua diretoria decide por dado ou por opinião?

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