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Solução analítica em Fabric para garantir Escalabilidade, Single Source of Truth e Autonomia

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1 Junho 2023

Fabric: nova plataforma de análise de dados

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  • Solução analítica em Fabric para garantir Escalabilidade, Single Source of Truth e Autonomia
7 Agosto 2025

Solução analítica em Fabric para garantir Escalabilidade, Single Source of Truth e Autonomia

Solução analítica em Fabric para garantir Escalabilidade, Single Source of Truth e Autonomia

Desafio

Num contexto altamente regulado e competitivo como o da indústria farmacêutica, a capacidade de tomar decisões com base em dados fiáveis e acessíveis é crucial para manter a excelência operacional e impulsionar a inovação. Uma empresa farmacêutica de referência iniciou um projeto para transformar a sua plataforma de dados, com o objetivo de melhorar a qualidade da informação, apoiar de forma mais eficaz as operações diárias e fomentar uma cultura de dados mais inovadora. A iniciativa centrou-se na adoção do Microsoft Fabric como base para uma nova arquitetura analítica.

Solução

Solução

A missão do projeto era reformular completamente o Data Warehouse da empresa, garantindo uma base moderna, escalável e segura. O ponto de partida era complexo, envolvendo desafios técnicos e organizacionais significativos. Um dos principais obstáculos era a necessidade de integrar uma variedade de fontes de dados complexas — incluindo um sistema ERP baseado em Oracle (JD Edwards) — com o ambiente do Microsoft Fabric. Isto exigiu um elevado esforço técnico para garantir a consistência e a qualidade dos dados integrados. Além disso, a própria plataforma ainda estava em evolução, com atualizações frequentes que impactavam a estabilidade e exigiam adaptação contínua. Por fim, a empresa enfrentava o problema da fraca qualidade dos dados nos sistemas de origem, historicamente distorcidos por relatórios imprecisos, o que complicava ainda mais o processo de transformação.

Benefícios

A transformação trouxe melhorias substanciais na forma como a organização gere e utiliza os seus dados. Um dos benefícios mais significativos foi a criação de uma plataforma de dados centralizada e fiável — um single source of truth que substituiu múltiplos sistemas fragmentados e muitas vezes contraditórios. Isto permitiu relatórios mais consistentes e com maior confiança em toda a organização. Outro benefício fundamental foi a eliminação dos silos de informação. A nova arquitetura permitiu o cruzamento eficiente de dados entre sistemas distintos, promovendo uma compreensão holística do negócio e facilitando a identificação de oportunidades e riscos.

Além disso, a adoção de modelos de self-service com Power BI trouxe autonomia e agilidade aos utilizadores de negócio, permitindo-lhes explorar dados de forma independente e gerar rapidamente insights relevantes para as suas necessidades. Finalmente, a organização passou a contar com uma plataforma moderna e escalável, que não só suporta as iniciativas atuais como também está preparada para evoluir com as futuras exigências analíticas.

Estatísticas

70% redução no esforço necessário para análises de vendas vs atividade
40% redução no esforço necessário para criação de novos modelos

Aplicações práticas

  1. Análise de vendas internas e externas
  2. Análise de visitas a médicos e farmácias
  3. Monitorização da execução de contratos (nível de concretização)
  4. Acompanhamento de novas oportunidades de negócio e respetiva concretização
  5. Monitorização das metas dos vendedores

Exemplos

Exemplos

Com a nova solução implementada, os gestores podem agir de forma imediata com base nos insights gerados pelos dados. Por exemplo, se um vendedor tiver dez leads em aberto sem progresso há mais de 60 dias, o gestor pode intervir diretamente para compreender os motivos e desbloquear o processo. No caso do lançamento de um novo produto, é possível avaliar quais os países com melhor desempenho de vendas, ajudando a definir estratégias de mercado. Da mesma forma, se existirem 50 leads não convertidos, as equipas podem investigar as causas e ajustar as táticas de abordagem aos clientes. Além disso, os dados de vendas por produto e categoria permitem uma melhor gestão do portefólio, apoiando decisões estratégicas como priorizar produtos em crescimento, descontinuar os com baixo desempenho ou reposicionar ofertas com tendência decrescente.

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