BI & camada semântica
DRE analítica com camada semântica para gestão financeira
Estruturação de DRE gerencial com DAX e modelo estrela, conectando ERP e ajustes manuais com rastreabilidade para auditoria interna.
Contexto
A TechMart (varejo omnichannel) precisava consolidar Realizado (ERP SAP), Orçamento/Forecast e ajustes manuais em uma DRE única para reduzir ruído no fechamento mensal.
Problema
Havia divergência entre áreas sobre margem, EBITDA e linhas de subtotal, além de baixa rastreabilidade dos ajustes manuais exigidos pela auditoria interna.
Arquitetura de dados
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.
O que foi feito
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
Decisão e indicadores
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%)
Resultado / impacto
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.
Aprendizados
- 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.
Dashboard publicado: Visualizar no Power BI
Downloads do projeto:
- Baixar modelo estrela (Excel)
- Baixar catálogo de medidas DAX (DOCX)
- Baixar documentação técnica (DOCX)
Escopo técnico implementado:
- Fontes: ERP SAP (Realizado), Budget System (Orçamento e Forecast) e Excel de ajustes com aprovação.
- Pipeline: ingestão Bronze, padronização Silver e publicação em dataset Power BI com refresh diário.
- Volume demonstrativo: 24 meses (jan/2023 a dez/2024), com aproximadamente 1.100 lançamentos financeiros no fato.
- Governança: convenções DAX, organização por pastas de medidas e critérios de aprovação para ajustes acima de 5%.