Inteligência de dados para quem opera em escala
Do dado que você já tem ao produto de dados que mexe no caixa. Partimos das planilhas, do ERP e do CRM que a sua empresa já usa e entregamos painel, previsão e automação para decidir melhor toda semana.
01 — O PROBLEMA
Planilha em todo lugar, relatório fechado à mão, painel que ninguém abre. A informação existe, mas a decisão ainda depende de percepção.
02 — A PERGUNTA QUE IMPORTA
Por que uma unidade vende menos que a outra? A promoção trouxe resultado? A resposta muda onde você investe, quanto compra e o que corta. É aí que a gente entra.
03 — O QUE A GENTE FAZ
Painéis, previsão, automação e IA construídos sobre o que vocês já têm. Não para encher slide, mas para saber o que fazer na segunda-feira de manhã.
Você não precisa saber o nome técnico. Basta reconhecer o problema: cada capacidade começa por ele. Você entra por uma e evolui pelas outras.
Para saber o que vende, o que dá margem e o que vem pela frente.Ver, entender e prever, com a decisão no centro.
Para parar de juntar planilha à mão e confiar no número.A base confiável sob tudo, sempre atualizada.
Para a rotina repetitiva rodar sozinha.IA que roda no dia a dia, não só em demonstração.
Para o painel e o alerta chegarem todo dia, sem depender de ninguém.Do projeto ao produto, com dono e evolução contínua.
Projetos reais do time em empresas de grande porte. Nomes preservados por confidencialidade. Clique para abrir cada um.
A consolidação diária dos valores coletados em toda a rede era feita à mão, em planilha: mais de 2 horas por dia e risco constante de erro. Mapeamos o processo de ponta a ponta, eliminamos etapas redundantes e automatizamos em Python da coleta à conferência.
Área nova, muito dado bruto, 3 horas por dia de trabalho e ninguém via o resultado de cada ponto. Levantamos os requisitos com a gestão, integramos as fontes e ligamos os indicadores à meta. O painel passou a orientar remanejamento de pontos, mídia local e prioridade de reparo.
Pontos eram abertos e remanejados por percepção. Definimos critérios claros e chegamos a um mapa de calor com os locais ideais.
Outros resultados do time em empresas de grande porte.
Qual abordagem prevê melhor a demanda? Testamos 8 modelos, do mais simples ao híbrido com machine learning, sobre 13 anos de demanda mensal de metrô, com feriados e pandemia, avaliados em 12 meses. O ETS errou 2,78%; o híbrido com ML, 5,21%. Escolha pela evidência, não pela moda.
Estudo de método com dados públicos de metrô. Não é projeto de cliente.
Redes com muitas unidades ou pontos e empresas B2B com time comercial. A metodologia é a mesma; a porta de entrada muda.
Rede grande de pontos e equipamentos sem leitura única. Entrada: painel multiunidade e automação do fechamento diário.
Margem por loja e canal, desperdício. Entrada: raio-x com as planilhas que você já tem e painel multiunidade.
Mix, preço e promoção sem medir retorno. Entrada: quais produtos e lojas fazem 80% do resultado e quanto a promoção vendeu a mais.
Vendas controladas em planilha. Entrada: CRM comercial do jeito que o time vende e boletim diário do mercado.
Telas de demonstração prontas, com dados ilustrativos ou fictícios, para tirar a conversa do abstrato.
Faturamento, meta, ranking de unidades e meios de pagamento numa tela só.
Demo ilustrativaQuais produtos ou lojas fazem 80% do resultado.
Demo ilustrativaFunil por etapa, quanto ele vale de verdade e onde os negócios travam.
Demo · dados fictíciosBoletim diário do seu mercado, com o que muda para a sua empresa.
Demo ilustrativaA jornada: ver o que aconteceu → entender por quê → prever → otimizar → automatizar. Você entra no nível em que está.
Feito com as planilhas e exportações que a empresa já tem: vendas, ERP, CRM. Mostra onde agir primeiro, antes de qualquer projeto maior. Vocês escolhem as exportações que compartilham, e elas são usadas só para o projeto.
Você recebe:
Sob proposta, após o diagnóstico.
Fontes conectadas, pipelines e qualidade de dados. Sobre essa base entram previsão, clientes e promoções.
Você recebe:
Sob proposta, após o diagnóstico.
Modelos, agentes e alertas rodando em produção, com evolução contínua. O painel e o alerta chegam todo dia, sem depender de ninguém.
Você recebe:
Sob proposta, após o diagnóstico.
Contra o dado que enfeita e não decide.
Contra o painel que ninguém abre.
Contra a reunião que discute o passado e ignora o futuro.
A DuoValue nasceu de dois pilares, dados e processos, e de uma inquietação: por que tanta empresa coleta tudo e decide tão pouco? Nosso trabalho termina quando você sabe o que fazer, quando fazer e onde isso aparece no caixa. Antes disso, é só análise.
BI é uma das quatro capacidades, não o destino. A gente vai do painel à previsão, da previsão à automação e da automação à IA rodando no dia a dia. O que importa é a decisão que muda, não o layout do relatório.
Ótimo. A gente usa o que vocês já têm e foca na pergunta de negócio, não na ferramenta.
Dá. O diagnóstico começa com as planilhas e exportações que vocês já têm. Arrumar a base é justamente o papel da Engenharia de Dados, e ela entra quando fizer sentido.
O diagnóstico começa com as planilhas que vocês já exportam. A integração vem depois, se fizer sentido.
Vocês escolhem as exportações que compartilham, e elas são usadas só para o projeto. Veja também a nossa política de privacidade.
Sob proposta, após o diagnóstico. O nível e o escopo são definidos com vocês, a partir do que o raio-x mostrar.
Funciona melhor para quem opera em escala: redes com muitas unidades ou pontos e empresas B2B com time comercial, que já registram vendas em algum sistema. Para negócio de unidade única, com pouco dado e decisão informal, provavelmente ainda não é o momento, e a gente prefere dizer isso logo.
O próximo passo é um diagnóstico com as exportações que vocês já têm, para mostrar onde agir primeiro. A proposta vem depois, no nível certo para a sua empresa.