Auxiliando os Times de Marketing e Pricing da Empresa de Delivery

Auxiliando os Times de Marketing e Pricing da Empresa de Delivery

por Vinicius Kawanishi Almeida 12/02/2026 atualizado em 12/02/2026

Este projeto foi desenvolvido com o objetivo de transformar dados brutos de uma empresa de delivery em informações estratégicas, utilizando SQL como principal ferramenta de análise. Ao longo do trabalho, foram construídas métricas financeiras que permitiram entender receita, custos e eficiência operacional, criando uma base sólida para a visualização e comunicação dos resultados por meio de dashboards no Power BI.

🛠️ Tecnologias:

SQL PostgreSQL Power BI Power Query

Contexto do Projeto

O projeto foi desenvolvido a partir de um dataset de uma empresa de delivery, com o objetivo de analisar dados operacionais e financeiros para apoiar decisões das áreas de Marketing e Pricing. A proposta consistiu em transformar dados brutos em informações estruturadas, permitindo melhor compreensão do desempenho das entregas, da receita e do comportamento dos entregadores.

Tecnologias Utilizadas

- PostgreSQL para armazenamento, tratamento e análise dos dados
- SQL para construção das consultas e regras de negócio
- Power BI para visualização e criação dos dashboards

Objetivo

O projeto buscou responder perguntas de negócio relacionadas ao desempenho das entregas, distância percorrida pelos entregadores, receita por tipo de operação e por estado, além da simulação de distribuição de bônus com base no lucro gerado no período analisado.

Desenvolvimento

O desenvolvimento iniciou com o mapeamento das tabelas e entendimento dos relacionamentos entre os dados. Em seguida, foram criadas queries em SQL para cálculo das métricas necessárias, organizadas posteriormente em views para padronizar os resultados e facilitar o consumo no Power BI. Por fim, os dados foram transformados em dashboards voltados à análise e apoio à tomada de decisão.

Conclusão

O projeto reforçou a importância da organização e modelagem dos dados para garantir análises consistentes, além de demonstrar como consultas bem estruturadas podem transformar dados operacionais em informações estratégicas. Como próximos passos, é possível evoluir o projeto com automatização das atualizações, criação de novos indicadores e ampliação das análises de negócio.

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