Da Pergunta ao Resultado: Como Transformo Dados Brutos em Decisões de Alto Impacto

No meu dia a dia, análise de dados não começa com um gráfico bonito, mas com uma pergunta dura do negócio: “como aumentamos vendas, reduzimos custo, melhoramos a eficiência?”. A partir daí, estruturo um ciclo simples e implacável: entender o desafio, materializar os dados, explorar hipóteses, validar e transformar o que aprendi em decisão gerencial. O ferramental é meio, não fim. Abro o Jupyter porque ele acelera raciocínio incremental, versiono o notebook, crio células para leituras e testes, deixo as dependências claras e garanto reprodutibilidade com ambiente isolado. O coração é o pandas: leio planilhas, CSVs, saídas SQL e APIs; padronizo tipos, trato nulos, crio colunas derivadas e defino um dicionário de dados que evita ambiguidade de métrica. Cada dataset vai para uma área “bronze, prata e ouro”: cru, limpo, pronto para análise.

Quando o problema é comercial, parto de uma visão top-down. Primeiro, a fotografia do período: faturamento, ticket médio, itens por venda, margem e conversão. Em seguida, a decomposição: por loja, por produto, por canal, por período. Agrupar e somar não é sobre sintaxe, é sobre disciplina de pergunta: “o que explica a maior fatia da variação?”. A prática comprova que números desproporcionais contam histórias. Se uma loja fatura muito acima das demais, eu fragmento esse topo por produto, preço, mix, desconto e calendário; frequentemente emerge um “carregador de resultado”, um SKU, uma promoção ou um gerente com execução superior. A hipótese nasce do contraste e vai para o crivo dos dados: se “bermuda lisa” domina Iguatemi Campinas, testo se é efeito de sortimento exclusivo, ruptura invertida nas outras lojas, preços, exposição de gôndola ou sazonalidade. Em dados, hipótese sem contrafactual é opinião; por isso, comparo antes e depois, crio grupos de controle, avalio elasticidade de preço e impacto de estoque.

Boa análise precisa de higiene de métrica. “Faturamento” é bruto ou líquido? Desconto está na linha? Devolução abate o período corrente ou anterior? Padronizo essas decisões e as documento, porque consistência vale mais que sofisticação esparsa. Com a base limpa, crio indicadores de saúde: percentual de itens campeões no mix, concentração de Pareto, ruptura por SKU, cobertura de estoque, GMROI, lead time e giro. Para varejo, uma queda de conversão acompanhada de ticket estável sugere problema de tráfego; ticket em alta com volume em queda sinaliza mix mais caro ou ruptura nos itens de entrada. Em serviços, observo funil, tempo de ciclo, SLA, backlog, throughput e variação de lead time para localizar gargalos.

Da exploração ao insight, trago visualizações só quando acrescentam leitura. Gráfico de barras para ranking, linhas para tendência, boxplot para variação, heatmap para correlação. Sempre coloco escalas legíveis, eixos nomeados e intervalos de confiança quando comparo médias. Se a história pede granularidade, vou ao detalhe por coorte: clientes que entraram no mesmo mês, comportamento de recompra, tempo até segunda compra. Entendo quem sustenta a base e quem é risco de churn. Em paralelo, avalio preço com curvas simples de elasticidade ou testes A/B controlados por loja; se o dado permite, estimo uplift de promoções isolando canibalização entre SKUs.

A ponte com gestão é onde muita análise morre, e eu não deixo. Toda conclusão vem amarrada a uma ação, um responsável, um prazo e um monitor. Se a "bermuda lisa" explica 70% do pico de uma loja e está ausente no resto, a recomendação sai operacional: replicar sortimento em X lojas com estoque de segurança Y, layout padrão Z, preço de referência W, medindo incremento de receita incremental e margem em quatro semanas. Métrica de sucesso definida antes de executar, para não perseguir miragens. Se a causa é execução de loja, proponho um playbook observável: exposição na entrada, manuseio do provador, script de atendimento, checagem de ruptura no D-1 e abertura de caixa. Gestão gosta do que cabe na agenda de amanhã.

Por trás dessa cadência tem engenharia de dados. Eu não confio meu futuro a consultas ad hoc no notebook. Subo pipelines orquestrados que extraem do ERP ou PDV, normalizam, conferem qualidade (linhas duplicadas, chaves órfãs, ranges anômalos), versionam tabelas e publicam camadas consumíveis no warehouse. Metadados são de primeira classe: data de atualização, responsável, testes de esquema e alertas de frescor viram alarme no meu Slack. KPI em dashboard nasce desses modelos, não de planilhas paralelas. Se o CFO perguntar "de onde veio esse número?", eu aponto a linhagem do campo até a origem.

A rotina inclui alinhamento com áreas. Comercial quer vender, financeiro quer margem, operações querem previsibilidade. Traduzo trade-offs com simulações: se aumentar distribuição do SKU campeão, qual a pressão no caixa? Qual cobertura de estoque evita ruptura sem inflar capital parado? Cenários ficam explícitos em três níveis, conservador, provável e agressivo, e cada um tem premissas anotadas. Quando cabe modelo, uso. Previsão de demanda com regressão robusta ou Prophet para sazonalidade clara, classificação para probabilidade de churn, clustering para segmentação de loja. Mas modelo entra depois de o básico estar redondo; previsões não consertam cadastro ruim e muito menos processo mal desenhado.

No fim, meu trabalho é encurtar a distância entre dado e decisão. O insight bom é o que muda agenda, ajusta compra, redireciona verba, corrige preço e treina equipe. A disciplina é sempre a mesma: pergunta clara, base confiável, exploração honesta, hipótese testável, recomendação operável, acompanhamento de resultado. Se isso parece simples, é porque eu faço o difícil todo dia: dizer não ao supérfluo, documentar o que ninguém quer, medir o que importa e voltar amanhã para conferir se a realidade confirmou a análise. É assim que dados deixam de ser um relatório no e-mail e viram resultado no caixa.