Dashboards que respondem a perguntas em vez de mostrarem gráficos.

Construímos a camada de análise sobre os dados que já tem, sobre Claude, Google Gemini ou OCI — do ERP ao painel, com a consulta que produziu cada número à vista.

A maior parte das empresas já tem os dados de que precisa para decidir. O que falta é a camada que os junta, os explica e responde a uma pergunta em segundos em vez de a devolver a um analista que só tem agenda para a semana seguinte.

Porque é que ninguém abre os dashboards que já existem

Um painel tradicional responde às perguntas que alguém previu quando o construiu. A pergunta que interessa hoje — porque é que esta margem caiu neste cliente neste trimestre — não estava prevista, e responder a ela exige abrir o Excel outra vez.

É por isso que a maioria dos dashboards é aberta na primeira semana e abandonada na terceira. Não é falta de dados. É que a distância entre a pergunta e a resposta continua a ser uma pessoa.

O que construímos

• A recolha. Ligações ao ERP, ao CRM, às bancos de dados e às folhas de cálculo que ainda mandam no processo. Oracle, SQL Server, PostgreSQL, APIs internas — e arquivos, quando é isso que existe.
• O modelo de dados. A camada onde se define o que é uma venda, um cliente activo ou uma margem — uma vez, escrita, e igual para toda a gente. É aqui que morrem as reuniões em que dois departamentos trazem números diferentes.
• Os painéis. Indicadores, séries temporais e comparações, desenhados para a decisão que têm que suportar e não para encher o tela.
• A camada de IA. Pergunta em linguagem natural, resposta com o número e com a consulta que o produziu. Quem lê pode verificar em vez de acreditar.

O que a IA acrescenta a um dashboard

• Perguntar por escrito. «Quais os cinco clientes que mais caíram face ao trimestre anterior?» devolve a tabela e o SQL que a gerou — sem passar por ninguém.
• Explicar a variação. Não só que o indicador caiu, mas quais as dimensões que mais contribuíram para a queda.
• Detectar o que foge ao padrão. Alertas sobre desvios que ninguém estava a vigiar, porque ninguém sabia que havia ali um padrão.
• Resumir para quem decide. O relatório mensal escrito a partir dos números reais, com as exceções assinaladas — revisto por uma pessoa antes de sair.
• Projectar. Previsão de procura, de tesouraria ou de carga, com o intervalo de confiança à vista em vez de um número solitário.

Construído sobre plataformas que já conhece

Desenvolvemos sobre Claude, Google Gemini e OCI Generative AI, com a camada de dados em Oracle, PostgreSQL ou no armazém que já tiver. O modelo fica atrás de uma camada nossa: trocar de fornecedor é configuração, não uma reescrita do sistema.

Quando já existe Power BI, Looker ou Qlik na casa, construímos por cima em vez de substituir — a camada de pergunta em linguagem natural e os alertas entram sem obrigar ninguém a mudar de ferramenta.

O que recebe

• Os painéis em produção, ligados aos dados reais e a atualizar sozinhos.
• O modelo de dados documentado, com cada métrica definida por escrito e validada por quem a usa.
• O assistente de perguntas integrado onde a equipe já trabalha — intranet, Teams ou a própria aplicação.
• Registo das perguntas feitas e do custo por período, para saber o que está a ser usado e quanto custa.
• Formação de quem vai usar e documentação para quem vai manter.

Perguntas frequentes

Já temos Power BI. Isto substitui?

Não substitui, acrescenta. Mantemos os painéis que funcionam e construímos por cima a camada que falta: perguntar em linguagem natural, explicar variações e alertar sobre desvios. Quando o problema é o modelo de dados por baixo, dizemos isso — e é aí que costuma estar.

Os dados saem da nossa infraestrutura?

Definimos isso à partida. O modelo recebe a estrutura das tabelas e a pergunta, não os dados todos — e, quando a categoria dos dados o exigir, a alternativa é um modelo alojado dentro de casa. É uma decisão sua, informada.

Quanto tempo até ao primeiro painel útil?

Entre quatro e oito semanas para o primeiro conjunto de indicadores em produção, conforme o estado dos dados e o número de sistemas a ligar. A camada de perguntas em linguagem natural entra a seguir, sobre o modelo já validado.

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