ODISSEIA EMPRESA Z

Este é um repositório com a solução para a lentidão do banco de dados da Empresa Z e apresentar insigths estratégicos para o negócio.

🚀 Começando

Neste projeto, realizamos a análise de dados; O objetivo é extrair insights relevantes a partir desses dados.

Foi dividida a análise em 4 etapas:

1. Restauração do Banco de Dados: Nesta etapa, restauramos o banco de dados, disponibilizado, no programa PostgreSQL.

2. Análise Exploratória SQL: Nesta etapa, realizamos uma análise exploratória dos dados para obter uma compreensão inicial do conjunto de dados. Utilizamos consultas dinamicas e e funções em SQL para identificar padrões e valores nulos.

3. Trasformação SQL: Após a análise exploratória, fizemos a modelagem dimensional, com base na tabela do banco relacional e após isso criamos o banco de dados dimensional, juntamente com as tabelas dimensões e fato.

4. Medidas SQL: Após a criação do banco dimensional, começamos a criar as medidas, afim de trazer insights valiosos para o negócio.

5. Visualização dos Dados: A visualização de dados desempenha um papel importante na comunicação dos resultados da análise. Utilizamos gráficos e visualizações interativas para apresentar os insights obtidos de forma clara e compreensível, utilizando a ferramenta PowerBI.

Ao seguir essas etapas, buscamos obter uma compreensão aprofundada dos dados de estoque da EMPRESA Z, afim de encontrar soluções eficientes e insights estratégicos.

🛠️ Instalação/Ferramentas

Para elaboração do Projeto utilizamos as seguintes ferramentas:

• Visual Studio Code - utilizado para organizar as etapas do projeto, testar as query em Sql e fazer o projeto em Python.
• Postgres Sql - Banco de Dados utilizado para restauração e manipulação.
• PowerBi - Ferramenta utilizada para visualização das análises.
• Github - Plataforma de hospedagem de código, que utilizamos para subir o projeto.

⚙️ Exemplo de querys SQL do Projeto:

• Analise do Banco - Consulta Dinâmica Nulos

DO
$$
DECLARE
    coluna record;
    consulta_sql text;
    resultado integer;
BEGIN
    FOR coluna IN (
        SELECT column_name
        FROM information_schema.columns
        WHERE table_name = 'tbestoque'
    )
    LOOP
        consulta_sql := 'SELECT COUNT(*) AS ' || coluna.column_name || '_nulos FROM tbestoque WHERE ' || coluna.column_name || ' IS NULL';
        EXECUTE consulta_sql INTO resultado;
        RAISE NOTICE 'Coluna %: % nulos', coluna.column_name, resultado;
    END LOOP;
END;
$$

• Transformação e Tratamento

----fato_estoque----

----Criação----
CREATE TABLE dw.fato_estoque AS
SELECT DISTINCT
    produto_id,
    preco_produto,
    fornecedor_id,
    loja_id,
    quantidade_estoque,
    data_estoque
FROM public.tbestoque
WHERE 1 = 1;

---- Consulta-----
SELECT *
FROM dw.fato_estoque;

• Medidas

----TOTAL DE PRODUTOS EM ESTOQUE POR CATEGORIA----

SELECT dp.nome_produto, dp.categoria_produto, SUM(fe.quantidade_estoque) AS total_estoque
FROM dw.fato_estoque fe
JOIN dw.dim_produto dp ON dp.produto_id = fe.produto_id
GROUP BY dp.nome_produto, dp.categoria_produto;

📊 Dataviz

Para visualizar o dashboard do projeto, acessar o link abaixo:

https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiODA2ZTFkNzctMDk5ZS00MmRkLWFkNmMtZGRhNGMzNTQ4ZWFmIiwidCI6ImJkMWMxZTAzLTU2MDMtNDUzNy04ODY5LWQ5ZGQyYzRiMjc2MiJ9

🎁 Expressões de gratidão

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• Quer saber mais sobre o projeto? Entre em contato para tomarmos um ☕;

---

⌨️ com ❤️ por Nayara Vakevskii 😊