Gestores dependem de relatórios em Excel preparados manualmente toda semana — e ninguém consegue responder uma pergunta nova sem esperar dias.
03Analytics
Consultoria Business Intelligence: Power BI, dashboards e KPIs gerenciais
Transforme dados operacionais em dashboards executivos que a diretoria realmente usa — com KPIs confiáveis, modelo semântico robusto e adoção garantida pelos times.
3×
mais decisões baseadas em dados
80%
adoção de dashboards executivos
2h
relatório semanal (era 2 dias)
// visão geral
Começamos com as perguntas de negócio antes das ferramentas. Projetamos camadas semânticas robustas, construímos dashboards executivos que realmente são usados e capacitamos os times a se tornarem autônomos em dados. O resultado é uma cultura de decisão baseada em evidência, não em intuição.
// dores comuns
Quando contratar consultoria de BI e dashboards gerenciais
KPIs calculados de formas diferentes por áreas distintas: o financeiro e o comercial apresentam receitas diferentes na mesma reunião.
Dashboards existem, mas ninguém os abre: foram construídos sem envolver quem vai usar, e respondem perguntas que ninguém estava fazendo.
Ausência de uma camada semântica centralizada: regras de negócio como "margem bruta" e "churn" espalhadas em dezenas de fórmulas de planilha inconsistentes.
Diretoria toma decisões com dados de D-7 quando precisaria de D-1 — ou de visibilidade em tempo quase real.
// como a lumi resolve
Na Lumi, projetos de BI começam pelas perguntas de negócio, não pelas ferramentas. Em duas semanas de discovery, mapeamos quais decisões precisam de suporte analítico, quais dados existem para sustentá-las e quais gaps precisam ser resolvidos antes de construir qualquer dashboard. A partir daí, modelamos a camada semântica (a única fonte da verdade para métricas de negócio), construímos dashboards com hierarquia visual rigorosa e conduzimos o processo de adoção — porque um dashboard não usado é um projeto fracassado, independente de quão bonito seja.
Entregáveis
- Discovery de perguntas de negócio e mapeamento de fontes de dados
- Modelagem dimensional e camada semântica documentada
- Dicionário de métricas (o que é "receita", "margem", "churn" para a empresa)
- Dashboards executivos em Power BI, Looker Studio ou Metabase
- KPIs com target, comparativo de período e alertas de desvio
- Treinamento dos usuários de negócio e ciclo de feedback pós-lançamento
- Documentação de métricas para onboarding de novos colaboradores
Benefícios de negócio
- Uma única fonte da verdade: os mesmos números em toda a organização
- Tomada de decisão com dados frescos — sem esperar relatório manual de segunda-feira
- Diretoria e gestores com acesso autônomo aos indicadores, sem depender do TI
- Reuniões de gestão focadas em decisões, não em reconciliar números conflitantes
- Identificação antecipada de desvios — antes de virar crise
- ROI típico: 70–90% de redução no tempo de preparação de relatórios em 90 dias
// diagnóstico gratuito
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A diferença entre dado disponível e informação que sustenta decisão
Dado e informação gerencial não são a mesma coisa. Uma empresa pode ter terabytes de dados em ERP, CRM e plataformas digitais e ainda assim seus diretores tomarem decisões por intuição — porque esses dados nunca foram transformados em informação estruturada, contextualizada e acessível no momento da decisão. A Engenharia de Dados e o Business Intelligence existem exatamente para fechar essa lacuna.
O que transforma dado em informação gerencial é o contexto: um número sem comparativo, sem meta, sem tendência e sem capacidade de drill-down não informa — ele apenas ocupa espaço na tela. Um revenue de R$ 2,3 M é positivo ou negativo? Depende. Comparado ao mês anterior (+12% MoM), à meta (−3% vs. target) e à série histórica (sazonal, não sazonalizado?). Quando o dashboard exibe esses quatro elementos juntos, o gestor leva 3 segundos para entender a situação. Sem eles, leva 30 minutos de análise manual para chegar à mesma conclusão.
Projetos de BI bem construídos garantem esse contexto de forma sistemática: modelo de dados que já embute comparativos de período, metas importadas do planejamento, alertas de desvio acima do threshold, e hierarquia de drill-down que leva do nível executivo ao detalhe operacional em dois cliques.
Por que 80% dos projetos de BI falham — e o que fazemos diferente
A pesquisa da Gartner aponta que apenas 20% dos relatórios de BI produzidos nas organizações são consultados regularmente por tomadores de decisão. Os outros 80% existem como evidência de projeto concluído — foram entregues tecnicamente, mas não entraram na rotina de gestão de ninguém. As causas são conhecidas: dashboards construídos sem envolver os usuários finais na fase de design, ferramentas escolhidas pela equipe de TI por critérios técnicos que os gestores nunca adotaram, e projetos que entregam "telas de dados" em vez de "suporte a decisões específicas".
O erro mais comum é confundir dashboard operacional com painel executivo. Um gerente de operações precisa de dados em tempo real e granularidade alta. Um diretor executivo precisa de 5–7 KPIs estratégicos, com comparativo vs. meta e vs. período anterior, acima da dobra, sem scroll. Quando entregamos um painel de 40 gráficos para a diretoria, o resultado é desengajamento imediato — não porque os diretores não querem dados, mas porque o que entregamos não estava calibrado para o nível decisório deles.
Na Lumi, envolvemos os usuários finais desde a primeira semana do projeto. Conduzimos entrevistas de discovery com cada perfil de usuário (C-level, diretores, gerentes, analistas), validamos protótipos de alta fidelidade antes de construir, e definimos o ritual de uso — qual reunião usará qual dashboard, com qual frequência, com quem facilitando a revisão dos dados. Tecnologia resolve menos de 50% do problema; o restante é processo de gestão.
Camada semântica: a única fonte da verdade para métricas de negócio
Quando um analista do financeiro e um analista comercial calculam a "receita mensal" de formas diferentes — uma com impostos, outra sem; uma com devoluções, outra sem —, o problema não é Excel. O problema é a ausência de uma camada semântica centralizada onde a definição de "receita" está documentada, versionada e é a mesma para todos na organização.
A camada semântica é onde vivem as definições de negócio: o que é receita bruta vs. líquida, como calcular churn (por conta, por ARR, por seat?), o que entra no custo de aquisição (CAC), qual é o critério para classificar um lead como qualificado. Em projetos de BI modernos, essa camada é implementada com dbt — transformações SQL versionadas em Git, com testes automatizados que garantem que nenhuma métrica deriva silenciosamente quando dados upstream mudam.
O benefício prático é imediato: quando a camada semântica existe, novos dashboards, novos relatórios e novas análises ad hoc podem ser construídos em horas, não dias, porque os dados já estão modelados, documentados e testados. Analistas novos encontram um dicionário de métricas que explica cada campo. E quando a regra de negócio muda — nova forma de calcular o ticket médio, por exemplo — a mudança é feita em um lugar e se propaga automaticamente para todos os dashboards que consomem aquela métrica.
Power BI, Looker Studio ou Metabase: como escolhemos a ferramenta certa
A escolha da ferramenta de BI não deve ser feita pelo time de TI sem envolver os gestores que vão usá-la. O melhor dashboard do mundo na ferramenta errada tem adoção zero. Três critérios definem a escolha: onde os usuários já trabalham (uma empresa no ecossistema Microsoft adota Power BI muito mais facilmente), qual é o perfil técnico dos usuários de negócio (self-service exige interface mais amigável; times técnicos toleram ferramentas mais poderosas porém mais complexas), e qual o orçamento por usuário.
Power BI é a escolha natural para empresas no ecossistema Microsoft: integra nativamente com Excel, Teams, SharePoint e Azure. Tem o maior ecossistema de suporte no Brasil, boa performance para volumes médios e licenciamento acessível. Looker (Google) e Tableau são escolhas para times com maior maturidade analítica, que valorizam governança forte e modelagem centralizada. Metabase e Apache Superset são excelentes para empresas que preferem open-source, com times técnicos capazes de instalar e manter.
Para empresas que estão começando a estruturar seu BI, a Lumi recomenda frequentemente Looker Studio (gratuito, integra nativamente com BigQuery) para o primeiro projeto — é a forma mais rápida de validar o valor do BI sem comprometimento de licença. Quando a maturidade crescer e as limitações do Looker Studio ficarem evidentes, a migração para Power BI ou Metabase é natural e sem perda do modelo de dados subjacente.
// capacidades
Business Intelligence, Power BI e indicadores de gestão
01
Dashboards Executivos
Visibilidade completa do negócio para C-level e gestores, com KPIs críticos, alertas e drill-down contextuais.
02
Self-Service BI
Capacitamos times de negócio a explorar dados por conta própria, sem depender de TI para cada relatório.
03
Modelagem & Camada Semântica
Definição de dimensões, métricas, hierarquias e lógica de negócio centralizada — uma fonte única da verdade.
04
Data Storytelling
Transformamos conjuntos complexos de dados em narrativas visuais que comunicam insight com clareza para qualquer audiência.
05
Analytics Avançado
Análise de cohort, funil, atribuição, RFM e segmentação de clientes para insights que geram vantagem competitiva.
06
Modernização de BI
Migração de ferramentas legadas e consolidação de fontes dispersas em uma plataforma moderna, governada e escalável.
// processo
Como trabalhamos
- 01Discovery
Entrevistas com stakeholders para mapear perguntas de negócio, fontes disponíveis e gaps de dados.
- 02Modelagem
Construção da camada semântica: dimensões, fatos, métricas calculadas e documentação de negócio.
- 03Design
Protótipos de alta fidelidade, validação com usuários e definição da hierarquia de informação visual.
- 04Desenvolvimento
Implementação dos dashboards, testes de dados e performance, documentação técnica.
- 05Adoção
Treinamento dos times, criação de documentação de usuário e ciclos de feedback para iteração.
// faq
Perguntas frequentes
// pacotes relacionados
Veja pacotes com este serviço
// próximo passo
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