https://github.com/tnrjr/bi-amazon-latam
BI solution for Latin American retail using Brazilian e-commerce data, with DW, ETL, analysis, and dashboards.
https://github.com/tnrjr/bi-amazon-latam
datawarehouse etl-pipeline python sql
Last synced: 4 months ago
JSON representation
BI solution for Latin American retail using Brazilian e-commerce data, with DW, ETL, analysis, and dashboards.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/tnrjr/bi-amazon-latam
- Owner: tnrjr
- Created: 2025-05-22T18:00:00.000Z (5 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-06-11T18:22:21.000Z (4 months ago)
- Last Synced: 2025-06-11T19:08:03.245Z (4 months ago)
- Topics: datawarehouse, etl-pipeline, python, sql
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 59.5 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Descrição Vaga Latam
## Objetivo do Projeto de Business Intelligence pensado de acordo com a vaga acima
Criar uma solução de Business Intelligence simulada para o varejo na América Latina, utilizando dados reais de e-commerce do Brasil, com foco em:
- Construção de um Data Warehouse (modelagem em estrela com tabelas fato e dimensão);
- Desenvolvimento de pipelines ETL com Python (extração, tratamento e carregamento de dados);
- Análises estratégicas de negócio, como volume de vendas, mix de produtos, desempenho de vendedores e satisfação do cliente;
- Criação de dashboards interativos com ferramentas como Tableau ou Amazon QuickSight, que permitam a visualização de indicadores-chave (KPIs);
- Demonstração de habilidades técnicas exigidas na vaga de Business Intelligence Engineer II na Amazon LATAM, como SQL, modelagem, visualização, automação de dados e storytelling analítico.
## O que você estará simulando
Agir como se fosse um BI Engineer dentro de um time de operações da Amazon, ajudando a responder perguntas como:
- Quais estados ou regiões vendem mais?
- Quais categorias de produto têm melhor desempenho?
- Quais tipos de pagamento são mais usados?
- Quais vendedores entregam mais rápido ou têm melhores avaliações?
- Como anda a satisfação dos clientes por tipo de produto, região ou prazo de entrega?
## Dataset usado
``Brazilian E-Commerce Public Dataset (Olist)``
📁 Conjunto de 9 arquivos CSV contendo dados reais de:
Pedidos, clientes, produtos, pagamentos, avaliações, vendedores e localização.