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The project texts below are in the original Portuguese.
Summary
Dashboard de DRE totalmente dinâmico, integrando recebimentos, despesas, custos fixos, variáveis e investimentos. Modelo automatizado com cálculo de subtotais (Receita Líquida, Margem, EBITDA e Lucro Líquido), comparativos mensais, % de crescimento e regras avançadas em DAX. Inclui tratamento complexo de dados no Power Query e estrutura financeira customizada.
Context and goals
O projeto surgiu da necessidade de padronizar e centralizar todas as informações financeiras da operação, uma vez que os dados eram recebidos de múltiplas fontes, em formatos diferentes, sem uma visão consolidada de desempenho. O objetivo principal foi desenvolver uma DRE totalmente dinâmica no Power BI, permitindo acompanhar Receita Bruta, Deduções, Custos Variáveis, Custos Fixos, Investimentos, EBITDA e Lucro Líquido. O dashboard precisava oferecer comparação entre meses, percentuais de crescimento, análises detalhadas por grupos de contas e indicadores essenciais para tomada de decisão.
Insights and findings
Durante o projeto, várias descobertas importantes foram reveladas. Identificou-se que parte relevante das quedas de margem ocorria em meses com aumento nas taxas de plataforma e custos variáveis. Também foi observado que algumas categorias de despesas estavam crescendo acima da receita, pressionando o EBITDA. A análise permitiu visualizar padrões sazonais, desvios no fluxo de recebimentos e inconsistências de classificação contábil que antes passavam despercebidas. A DRE dinâmica trouxe clareza sobre quais áreas mais impactavam o lucro líquido.
Results and impact
O projeto proporcionou ganho significativo de visibilidade e precisão financeira. Os gestores passaram a acompanhar mensalmente margens, evolução de custos e performance operacional com maior agilidade. O modelo permitiu identificar oportunidades de redução de despesas, otimização de custos de plataformas e ajustes no mix de vendas. Além disso, reduziu drasticamente o tempo de consolidação manual de relatórios, trazendo mais confiabilidade e melhorando o processo de tomada de decisão. O impacto direto foi a melhoria do controle financeiro e aumento da eficiência operacional.
Methodology and approach
Foi utilizada uma combinação de ETL avançado no Power Query e modelagem DAX para estruturar o projeto. No Power Query, foram criadas rotinas de padronização de datas, transformação de colunas e funções personalizadas para normalização de textos e correção de inconsistências. Na modelagem, foi construída a tabela dMascaraDRE para controlar hierarquias financeiras e cálculos de subtotais. Medidas DAX complexas foram aplicadas para cálculo de Receita Líquida, Margem, EBITDA, LAIR, Lucro Líquido e variações mensais (%). A visualização foi montada em matriz com regras de cores dinâmicas e formatação condicional.
Challenges and learnings
Os maiores desafios envolveram tratar fontes financeiras inconsistentes e criar uma lógica que respeitasse a hierarquia contábil da DRE. O Power Query exigiu soluções personalizadas para padronizar datas, corrigir erros de digitação e consolidar colunas divergentes entre lojas. No DAX, o desafio foi criar medidas capazes de calcular subtotais sem utilizar relacionamentos diretos em alguns pontos, exigindo uso de REMOVEFILTERS e lógica condicional baseada no código de cada conta. A experiência reforçou a importância de um modelo de dados limpo e de regras claras para cálculos financeiros.
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