DRE analítica com camada semântica para gestão financeira

Context

A TechMart (varejo omnichannel) precisava consolidar Realizado (ERP SAP), Orçamento/Forecast e ajustes manuais em uma DRE única para reduzir ruído no fechamento mensal.

Problem

Havia divergência entre áreas sobre margem, EBITDA e linhas de subtotal, além de baixa rastreabilidade dos ajustes manuais exigidos pela auditoria interna.

Data architecture

Modelo estrela com 1 fato (`fLancamentos`) e 5 dimensões (`dCalendario`, `dConta`, `dCentro`, `dCenario`, `dCanal`), com dados em Fabric Lakehouse (Bronze/Silver) e consumo em dataset Power BI (Import). Granularidade mensal para 2023-2024, relacionamentos N:1 e tabela de datas dedicada para Time Intelligence.

What was done

Implementação de camada semântica com +30 medidas DAX organizadas por domínio (_Base, _DRE, _TimeIntelligence, _Budget, _Auditoria, _WhatIf, _KPI), incluindo DRE dinâmica por linha, comparação Realizado x Orçamento x Forecast e regras explícitas para ajustes manuais aprovados pelo CFO.

• Dataset semântico com modelo estrela e relacionamentos padronizados
• Catálogo técnico de medidas DAX com regras de negócio financeiras
• Página de DRE matricial com [DRE Linha] e ordenação contábil
• Painel de auditoria para rastreio de ajustes manuais
• Parâmetros What-If para projeção de receita e impacto em EBITDA/Lucro

Decisions & indicators

Suporte à decisão em comitês financeiros para leitura de desvio vs orçamento (mensal e YTD), priorização de contas com ajuste relevante e simulação de cenários via parâmetros What-If.

• Receita Líquida, Lucro Bruto e Margem Bruta %
• EBITDA, EBIT, LAIR e Margem Líquida %
• Variação YoY (R$ e %) e MoM
• Variação vs Orçamento (R$, %, YTD e Atingimento ORC %)
• Ajuste % sobre Realizado e Flag Ajuste Relevante (>5%)

Outcome / impact

A gestão financeira passou a operar com definição única de indicadores (Receita Líquida, Lucro Bruto, EBITDA, EBIT, LAIR e Lucro Líquido), acelerando análise de desvios e reduzindo retrabalho entre controladoria, operações e diretoria.

Learnings

• → Em finanças, semântica vale mais que estética: a confiança no número depende de regra explícita por linha da DRE.
• → Rastreabilidade de ajuste manual (fonte, aprovação e impacto) precisa nascer no modelo, não depois no relatório.
• → Time Intelligence só é confiável com calendário consistente e governança de granularidade desde a ingestão.