Transformando dados em decisão: desenvolvimento de um dashboard de lead time no power BI

Abstract

Este trabalho descreve o desenvolvimento de um dashboard interativo de análise de lead time, utilizando Databricks para tratamento de dados, Figma para prototipação visual e Power BI para construção das visualizações. O projeto contempla desde o levantamento de requisitos até a validação com o cliente, visando fornecer um painel dinâmico, alinhado à identidade visual da empresa e atualizado periodicamente para apoiar a tomada de decisão. A partir das visualizações e indicadores desenvolvidos, foi possível identificar com clareza os pontos críticos, permitindo uma compreensão mais profunda das causas que afetam o desempenho do processo. A análise dos dados revelou que o principal gargalo operacional está relacionado à disponibilidade de estoque, que ocasiona um elevado parcelamento dos pedidos e impacta diretamente os prazos de atendimento. O dashboard demonstrou-se uma ferramenta estratégica, fornecendo percepções relevantes para aprimorar a gestão de estoques, otimizar o fluxo operacional e direcionar ações de melhoria contínua. Como trabalhos futuros, sugere-se a ampliação do painel para integrar outras áreas da empresa e o uso de modelos preditivos para antecipar demandas e otimizar processos.

This article describes the development of an interactive dashboard for lead time analysis, using Databricks for data processing, Figma for visual prototyping, and Power BI for building the visualizations. The project encompasses all stages from requirements gathering to client validation, aiming to deliver a dynamic dashboard aligned with the company’s visual identity and updated periodically to support decision-making. Based on the visualizations and indicators developed, it was possible to clearly identify the critical points, enabling a deeper understanding of the factors affecting process performance. Data analysis revealed that the main operational bottleneck is related to inventory availability, which leads to a high level of order splitting and directly impacts service lead times. The dashboard proved to be a strategic tool, providing valuable insights to improve inventory management, optimize operational workflows, and guide continuous improvement actions. As future work, it is suggested to expand the dashboard to integrate other areas of the company and to incorporate predictive models to anticipate demand and optimize processes.