https://github.com/albertofaraujo/sql_eda_comercio_exterior
A área de comércio exterior de uma empresa automotiva, busca melhorar o monitoramento dos embarques de importação, implementando uma torre de controle eficiente
https://github.com/albertofaraujo/sql_eda_comercio_exterior
analise-exploratoria azure-data-studio eda sql
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A área de comércio exterior de uma empresa automotiva, busca melhorar o monitoramento dos embarques de importação, implementando uma torre de controle eficiente
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/albertofaraujo/sql_eda_comercio_exterior
- Owner: AlbertoFAraujo
- Created: 2024-06-02T04:07:25.000Z (about 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-06-03T04:15:21.000Z (about 2 years ago)
- Last Synced: 2025-02-01T15:46:04.973Z (over 1 year ago)
- Topics: analise-exploratoria, azure-data-studio, eda, sql
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 1.09 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
### Tecnologias utilizadas:
| [
](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/?view=sql-server-ver16) | [
](https://azure.microsoft.com/pt-br/products/data-studio/) |
|:---:|:---:|
| SQL | Azure Data |
- **SQL**: Linguagem padrão para consulta e manipulação de bancos de dados relacionais, permitindo operações como consulta, inserção, atualização e exclusão de dados.
- **Azure Data Studio**: Ferramenta de gerenciamento de banco de dados desenvolvida pela Microsoft, permitindo desenvolvimento, administração e operações de bancos de dados relacionais e não relacionais, com suporte a múltiplos sistemas operacionais e extensões para funcionalidades adicionais.
### Sobre a base de Dados e Objetivo
A área de comércio exterior de uma empresa automotiva, busca melhorar o monitoramento dos embarques de importação, implementando uma torre de controle eficiente. A empresa enfrenta desafios críticos, como paralisações na linha de produção devido a atrasos nas entregas, e precisa de uma visão completa das operações logísticas para tomar decisões mais inteligentes, encontrar oportunidades de melhoria e garantir o cumprimento dos prazos, minimizando o impacto em toda a cadeia de suprimentos.
O objetivo desta análise exploratória é responder as perguntas de negócios para posteriomente servir como base para o painel de visualização (Dashboard).
1. **Monitoramento de Operações:** Acompanhar as operações de importação, separadas por modal aéreo e marítimo;
2. **Indicadores de Entrega:** Avaliar o desempenho de entrega no prazo(*On Time Delivery*, também conhecido como OTD) para cada modal, comparando com metas pré-estabelecidas;
3. **Desempenho de Operadores:** Avaliar a performance de cada operador logístico (companhias de transporte) envolvidos nas entregas;
4. **Exceções:** Identificar e categorizar desvios e exceções (tipos de problemas) no processo logístico que afetam a entrega pontual;
5. **Quantidade de Embarque:** Número total de embarques realizados, separados por modal;
6. **OTD(*On Time Delivery*):** Percentual de entregas realizadas dentro do prazo para cada modal, comparado com a meta estabelecida;
7. **Ranking de Exceções:** Classificação dos principais tipos de exceções que causam desvio nas operações, como atrasos do fornecedor, avarias, problemas de documentação, etc;
8. **Desempenho por Operador:** Performance dos operadores logísticos(companhias de transporte), considerando a porcentagem de OTD e total de embarques;
9. **Tendência Mensal OTD:** Visualização de tendência mensal para identificar padrões de entregas ao longo do tempo.
> **Créditos da base de dados:** Dados sintéticos disponibilizados no Power Bi Discovery (Karine Lago e Letícia S.)