Chegou a hora de desbloquear todo o potencial do seu negócio!

Você já montou um dashboard para análise de dados que estava visualmente bonito, cheio de gráficos e indicadores, mas na hora de usar ou apresentar, não se sentia totalmente seguro com as informações que apareciam ali?
Esse problema, na maioria das vezes, começa antes mesmo da criação dos gráficos. Mais do que a parte visual ou operacional, é a precisão dos dados e o mapeamento correto das informações que garantem a confiabilidade dos números exibidos.
Um painel precisa, sim, ser visual para gerar clareza. Mas, acima de tudo, ele precisa ser seguro para sustentar decisões. E é exatamente por isso que, antes de pensar em layout, cores ou indicadores avançados, quem trabalha com relatórios gerenciais e relatórios financeiros deve dar atenção especial a essa etapa.
Neste artigo, você vai entender como fazer um mapeamento de dados adequado, por que ele é a base de análises confiáveis e como o Business Intelligence (BI) é essencial nesse processo.
Você também pode baixar gratuitamente o BI Studio no seu computador para começar a criar seus próprios dashboards. Além disso, disponibilizamos aulas com passo a passo que mostram todo o processo, desde a conexão das bases, passando pelo mapeamento de dados, até chegar às análises.

Mapeamento de campos é o momento em que, na hora de consolidar dados, você diz o que cada coluna da sua base realmente significa.
Isso garante que as informações cruzadas sejam devidamente fiéis para gerar o gráfico e assim garantir uma interpretação segura.
Você está ensinando o sistema a entender, por exemplo:
Quando isso não é feito corretamente, o BI pode interpretar um número de forma equivocada, tratar uma data como categoria ou considerar um valor como algo que não deve ser somado.
O resultado são indicadores quebrados, médias incorretas, totais que não fecham e decisões baseadas em uma leitura distorcida da realidade.
Em um ambiente moderno como o BI Studio, a Inteligência Artificial já auxilia sugerindo os tipos de campos, antecipando parte desse trabalho. Ainda assim, essa definição passa pela sua validação, garantindo que a estrutura dos dados esteja alinhada com sua necessidade.

Vamos imaginar uma situação bem comum. Você quer analisar faturamento mensal. Simples, certo? Mas a data da venda foi mapeada de forma incorreta, ou o valor está sendo lido como texto.
O que deveria virar um dos principais relatórios financeiros da empresa começa a apresentar falhas: meses com valores estranhos, somas inconsistentes, gráficos que não refletem a realidade.
O dado está lá. A venda aconteceu. Mas o gráfico reflete apenas como consta a informação aplicada.
O mapeamento é o que garante que, quando você pedir:
O sistema saiba exatamente como agregar, comparar e exibir isso no seu dashboard com Inteligência Artificial.
Depois do mapeamento, vem o passo que realmente transforma registros em inteligência: as medidas.
Medida é a forma como você responde perguntas usando os dados. O que antes era apenas uma lista de vendas passa a se transformar em respostas de gestão, como quanto foi vendido no mês, quantas vendas cada vendedor realizou ou qual é a margem das operações.
É aqui que nascem os números que vão alimentar seus relatórios gerenciais. Quando você cria uma medida de vendas por vendedor, por exemplo, o BI passa a somar os valores e agrupar por pessoa. De repente, você não enxerga apenas movimentação de dados, mas performance. Esse é o coração de um dashboard para análise de dados que realmente apoia a gestão.
E quando entram os campos calculados, o nível da análise sobe ainda mais.
Com os campos bem mapeados e as medidas estruturadas, chegamos na criação de campos calculados. É a partir desses campos que indicadores como margem, ticket médio e percentuais passam a ser consolidados com muito mais eficiência.
Nesse momento, você combina informações, aplica fórmulas e gera novos dados a partir do que já existe na sua base. Ou seja, você deixa de depender apenas do que veio pronto e passa a construir indicadores alinhados à realidade do seu negócio.
Pense na margem de venda, por exemplo: valor da venda menos impostos e custo do produto, dividido pelo valor da venda. A partir desse cálculo, sua análise muda completamente. Você deixa de olhar apenas para faturamento e passa a avaliar a qualidade desse faturamento.
Isso permite identificar quem vende muito, mas com margem baixa, quem preserva melhor o resultado e quem pode estar concedendo desconto além do necessário. O nível da conversa muda.
Seus relatórios com IA deixam de mostrar apenas volume e passam a revelar eficiência e rentabilidade, dois pilares para decisões mais estratégicas.
Um dashboard com mapeamento incorreto e medidas mal definidas não é uma ferramenta confiável para a tomada de decisão. Ele pode até parecer visualmente organizado, mas por trás dos gráficos existem inconsistências que comprometem a leitura dos indicadores.
Quando o mapeamento é feito da forma correta, os números passam a se relacionar de forma lógica, os indicadores refletem a realidade do negócio e os relatórios contam uma história coerente sobre a empresa.
É por isso que o BI Studio se torna um grande aliado de gestores que desejam simplificar o processo de análise de dados. A ferramenta permite conectar diferentes bases de forma simples e construir dashboards com apoio de Inteligência Artificial, tornando o processo mais ágil e estruturado.
A partir dessa base bem construída, é possível desenvolver relatórios financeiros confiáveis, relatórios gerenciais consistentes e um dashboard para análise de dados que realmente apoia decisões.
É nesse momento que o BI começa, de fato, a trabalhar a favor da gestão.
Preparamos uma playlist de aulas com o passo a passo para criar dashboards no BI Studio, nossa aplicação desktop disponível para download gratuito no seu computador.
O conteúdo é conduzido pelo CEO da HubCount, Gabriel Capano, que apresenta uma forma simples e prática de analisar dados, usando Inteligência Artificial.
As aulas mostram como criar painéis analíticos e inteligentes para apoiar a tomada de decisão, sem perder horas consolidando dados e criando relatórios e gráficos manuais.
