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https://github.com/albertofaraujo/pbi_dashboardsac

Indicadores de atendimento de chamados em uma empresa de serviços de tecnologia.
https://github.com/albertofaraujo/pbi_dashboardsac

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Indicadores de atendimento de chamados em uma empresa de serviços de tecnologia.

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README

        

![capa_sac](https://github.com/AlbertoFAraujo/PBI_DashboardSAC/assets/105552990/d8042735-2de7-4904-afec-a1a891e424a6)

**Link da aplicação:** [Dashboard_SAC](https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiYzYwYmExNWQtZjI1My00ZDZlLWI4NWEtYmJlY2NmNDM1YjdiIiwidCI6IjFlNDMyOWIyLWNiOWYtNDM0Yy1iM2FjLTBhMmFiMTAxNTRlZiJ9)

### Tecnologias utilizadas:
| [Power bi](https://powerbi.microsoft.com/pt-br/desktop/) | [Figma](https://www.streamlit.io/) | [DAX Studio]() | [Power Query]() |
|:---:|:---:|:---:|:---:|
| Power BI | Figma | DAX Studio | Power Query |


### Objetivo:

Analisar os indicadores de atendimento de chamados em uma empresa de serviços de tecnologia para terceiros, fornecendo insights sobre a performance ao longo do tempo, por setor, tipo de chamado e região, visando controlar a produção, garantir o cumprimento dos prazos de atendimento e realizar análises individuais de colaboradores para manter a performance esperada.

Base de dados: Dados gerados com o [Mockaroo - Random Data Generator and API Mocking Tool | JSON / CSV / SQL / Excel ](https://www.mockaroo.com/)


### Etapas do projeto:

1. Definição do objetivo da análise e coleta dos dados;
2. Importação e tratamento dos dados (Limpeza, transformações, análise de variáveis, criação de variáveis auxiliares) - Linguagem DAX e PowerQuery;
3. Definição do layout - Figma;
4. Deploy do projeto final e hospedagem no Power BI Online.


### Detalhes:

O Dashboard SAC é composto por 4 painéis indicadores:

- **Análise temporal:** Permite analisar o número total de atendimentos de chamados ao longo do tempo, filtrados por ano, com variações recorrentes em cada mês, trimestre ou dia. Os cards apresentam informações sobre o total de colaboradores atuantes, total de atendimentos e tempo médio de Atendimento (TMA), oferecendo controle do volume e visão do atendimento em diferentes escalas.
- **Distribuição de chamados por tipo de atendimento:** Mostra a quantidade de atendimentos por tipo (chat, contato e e-mail), bem como sua distribuição nos estados. Destaca o total de atendimento por fila, percentual em relação ao total geral, tempo médio de atendimento na fila específica e percentual de variação em relação ao ano anterior. Facilita a tomada de decisão ao priorizar chamados e comparar o desempenho com o ano anterior.
- **Análise de performance de colaborador:** Dedicado à análise individual de desempenho dos colaboradores, garantindo produtividade e qualidade. Apresenta métricas como total de atendimento, TMA, horas totais da jornada, variação do TMA ao longo do mês, total de atendimento por setor e taxas de finalização de chamados, permitindo uma gestão eficaz.
- **Detalhamento:** Apresenta uma análise detalhada em forma de decision tree, oferecendo uma visão geral do total de atendimento dos chamados, segmentados por região, estado, setores, cliente, tipo de atendimento e status do chamado. Essa análise minuciosa facilita a identificação de tendências e insights para aprimorar o serviço de atendimento ao cliente


### Projeto Final:
![capa](https://github.com/AlbertoFAraujo/PBI_DashboardSAC/assets/105552990/fa1589bf-3cc6-4f77-be15-e32291e655a0)
![p1](https://github.com/AlbertoFAraujo/PBI_DashboardSAC/assets/105552990/251de09c-ce6a-4d46-ac32-35d09519ccc9)
![p2](https://github.com/AlbertoFAraujo/PBI_DashboardSAC/assets/105552990/c0d7ce74-064f-44a2-adb7-4c91efbb86ee)
![p3](https://github.com/AlbertoFAraujo/PBI_DashboardSAC/assets/105552990/e48fd368-b979-4162-88ac-9a154508be7d)
![p4](https://github.com/AlbertoFAraujo/PBI_DashboardSAC/assets/105552990/3d4979e3-48fe-48cf-b3e6-acd6449d64a6)