Este é um programa customizado de analytics para capacitar sua equipe do SQL ao Machine Learning, com dados reais da sua operação.
Capacitação teórico-prática com mentorias hands-on usando dados reais ou simulados da sua operação. Ao final, sua equipe executa com autonomia o ciclo completo de dados.
Definição do problema, extração e tratamento (SQL/Python), análise estatística, construção de dashboards em Power BI e prototipação de modelo preditivo.
Aplicamos formulário de nivelamento técnico para mapear o ponto de partida do time e customizar o conteúdo.
2 aulas ao vivo por semana, 2h cada, com turmas de até 10 alunos. Conteúdo aplicado com dados da operação.
Canal direto via WhatsApp e Teams. Gravações disponíveis, materiais enviados após cada aula.
Cada participante apresenta um projeto aplicado à operação real. Encerramento com avaliação e certificação.
Painéis sem consistência visual e sem relacionamentos claros que não comunicam o que o negócio precisa.
Muitos indicadores, sem nenhum critério. Dificuldade em selecionar os casos de uso que realmente importam.
Times presos no Excel que precisam evoluir mas não têm trilha estruturada para chegar lá.
Confundir correlação com causalidade e não saber interpretar os principais indicadores analíticos.
Scripts sem nomenclatura, sem testes, sem versionamento. Ninguém sabe o que o outro fez ontem.
Dados existem, mas não há processo, documentação nem responsável. A governança nunca saiu do papel.
A empresa atendida é a quarta maior distribuidora de combustíveis do Brasil, abastecendo uma rede de mais de 1.500 postos com gasolina, diesel, etanol, GNV e lubrificantes automotivos em todo o território nacional.
Apesar de possuir uma vasta carteira de clientes B2B e uma equipe de mais de 110 vendedores, a empresa enfrentava desafios significativos: uma parte da carteira não era rentável, com clientes de baixo volume de compras e pouca frequência. Isso resultava em uma menor margem bruta e ticket médio. Além disso, a empresa precisava otimizar os painéis de BI existentes no Qlik Sense, bem como criar novos para melhorar a gestão de dados e a performance comercial.
Com o apoio da beAnalytic, a empresa implementou uma clusterização de clientes baseada em indicadores de compra, permitindo ao time comercial gerar insights estratégicos e identificar oportunidades de crescimento. Foram criados novos painéis e robôs de integração, centralizando as bases de dados em uma única plataforma e reduzindo o tempo de setup dos vendedores em 89%. Como resultado, a empresa alcançou um aumento de 121% na margem bruta ao longo de dois anos, além de economizar 190 horas mensais em análises de KPIs.
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