← Voltar para publicações

Decisões mais rápidas com Python: relatórios e comparações automáticas ao alcance do negócio

Por que isso importa agora

Tomar decisões com dados confiáveis, em horas — não semanas —, é uma vantagem competitiva. Python permite automatizar a coleta, padronização e comparação de informações de múltiplas fontes (sistemas internos, planilhas, APIs) e entregar relatórios claros para diretoria e áreas de negócio. O resultado: menos tempo gasto, menos retrabalho e mais foco em ação.

O que fazemos com Python

• Integramos dados de diferentes origens (sistemas internos, planilhas, catálogos corporativos) em um único fluxo.
• Geramos relatórios executivos em CSV, Excel e painéis simples para acompanhamento.
• Comparamos informações “lado a lado” em tempo real para encontrar divergências e priorizar ações.
• Padronizamos critérios para classificar e segmentar portfólios com transparência.

Exemplos práticos:

• Consolidar o catálogo de iniciativas de uma diretoria em uma planilha única, com enriquecimento (status, responsáveis, datas-chave).
• Encontrar interseções entre listas (ex.: “clientes elegíveis” x “clientes com proposta ativa”) e exportar com indicadores visuais.
• Criar rotinas diárias que atualizam relatórios automaticamente — sem abrir planilhas manualmente.

Como isso reduz tempo e risco

• Menos atividades manuais: scripts transformam tarefas repetitivas em “um clique”.
• Dados padronizados: relatórios consistentes, auditáveis e comparáveis ao longo do tempo.
• Visão unificada: informações dispersas em um único painel para priorizar decisões.
• Alertas precoces: divergências detectadas antes de virarem problemas.

Resultados que já observamos

• Geração de planilhas executivas com dezenas de colunas (classificação por critérios de negócio, indicadores de documentação, links e status), prontas para consumo por liderança.
• Relatórios incrementais por lotes para ambientes grandes, permitindo acompanhamento contínuo sem sobrecarregar infraestrutura.
• Redução de horas de trabalho por semana em atividades de levantamento, validação e consolidação.

Como começamos (sem jargão técnico)

1. Definimos a pergunta de negócio e os indicadores necessários (ex.: “quais projetos estão prontos para migração?”).
2. Mapeamos as fontes de dados: onde estão hoje (repositórios, planilhas, catálogos e sistemas internos).
3. Automatizamos o fluxo com Python: leitura, limpeza, padronização, comparação e geração de saída (CSV/Excel/dashboard).
4. Agendamos atualizações (diárias/semi-horárias) e publicamos em um local único (SharePoint/Drive/portal interno).

Boas práticas que adotamos

• Segurança do token e dados sensíveis; nada de credenciais em código ou commit.
• Logs e rastreabilidade: cada execução deixa evidências claras do que foi processado.
• Parametrização: os mesmos scripts atendem diferentes áreas apenas mudando entradas.
• Entregas incrementais: começamos simples, medimos valor e evoluímos em ciclos curtos.

O que você ganha

• Rapidez: relatórios e comparações prontos quando você precisa.
• Confiança: dados consistentes e regras claras de classificação.
• Foco: menos tempo caçando informações, mais tempo decidindo e executando.

Se quiser, podemos demonstrar em 15 minutos como automatizar um caso real do seu time (por exemplo, leitura de um repositório, cruzamento com planilhas e geração de um painel executivo). Bastam as fontes e os critérios de decisão — o resto, o Python faz por você.

Três exemplos simples em Python (sem jargão)

1) Crédito: unificar propostas e priorizar análises

from pathlib import Path
import csv

base = Path('C:/dados/credito')
arquivos = list(base.glob('**/propostas_*.csv'))
campos = ['cpf', 'score', 'valor_solicitado', 'status']

with open('C:/saidas/credito_priorizar.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as out:
    w = csv.DictWriter(out, fieldnames=campos + ['prioridade'])
    w.writeheader()
    for arq in arquivos:
        with open(arq, newline='', encoding='utf-8') as f:
            for row in csv.DictReader(f):
                score = float(row.get('score', 0) or 0)
                prioridade = 'ALTA' if score >= 700 else 'MEDIA' if score >= 500 else 'BAIXA'
                row['prioridade'] = prioridade
                w.writerow({c: row.get(c, '') for c in campos + ['prioridade']})

Analogia: em vez de olhar proposta por proposta, você recebe uma fila ordenada pelo que mais importa.

2) Sinistros: identificar inconsistências para auditoria ágil

import csv

def ler_ids(caminho, chave):
    with open(caminho, newline='', encoding='utf-8') as f:
        return {row[chave] for row in csv.DictReader(f)}

registro = ler_ids('C:/dados/sinistros_registro.csv', 'n_sinistro')
pagamento = ler_ids('C:/dados/sinistros_pagamento.csv', 'n_sinistro')

sem_pagamento = registro - pagamento
sem_registro = pagamento - registro

with open('C:/saidas/sinistros_auditoria.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as out:
    w = csv.writer(out)
    w.writerow(['tipo', 'n_sinistro'])
    for i in sorted(sem_pagamento):
        w.writerow(['registrado_sem_pagamento', i])
    for i in sorted(sem_registro):
        w.writerow(['pago_sem_registro', i])

Analogia: duas listas de itens; o script aponta o que ficou sem par correspondente.

3) Estoque: atualizar indicadores diários sem abrir planilhas

from datetime import datetime
import csv

hoje = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
registros = [
    {'indicador': 'itens_em_estoque', 'valor': 4280, 'data': hoje},
    {'indicador': 'ruptura_%', 'valor': 1.6, 'data': hoje},
]

with open('C:/saidas/estoque_diario.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as out:
    w = csv.DictWriter(out, fieldnames=['indicador', 'valor', 'data'])
    if out.tell() == 0:
        w.writeheader()
    for r in registros:
        w.writerow(r)

Analogia: como preencher um quadro na parede todos os dias, automaticamente.

Conclusão

Python transforma dados dispersos em insights acionáveis, permitindo que sua equipe tome decisões mais rápidas e confiáveis. Em vez de gastar horas coletando e cruzando informações manualmente, você obtém relatórios padronizados, comparações automáticas e indicadores atualizados em tempo real.

Os benefícios são claros: menos tempo gasto em tarefas repetitivas, maior precisão nos dados e foco renovado no que realmente importa — interpretar resultados e agir estrategicamente.

Próximo passo → vamos conversar sobre um caso específico do seu negócio. A Cara Core Informática desenvolve soluções sob medida, com suporte técnico e treinamento aos finais de semana e feriados.

Hashtags

---

Contato

• E-mail: suporte@caracore.com.br
• Site: www.caracore.com.br
• LinkedIn: Cara Core Informática