Este projeto foi idealizado, desenvolvido e documentado por Delean Plince Mafra. Todas as etapas, decisões técnicas e entregas descritas neste relatório são de minha responsabilidade, salvo menção explícita de contribuições externas. O reconhecimento da autoria é obrigatório em qualquer reprodução, adaptação ou redistribuição deste material.
Este repositório contém o projeto desenvolvido no contexto do Projeto de Extensão II do curso de Ciência de Dados, realizado na empresa SOLUÇÕES EM SOFTWARE E SERVIÇOS TTS LTDA. O objetivo principal do projeto foi identificar, classificar e integrar corretamente os dados de clientes com até 100 funcionários ("PW LITE") no sistema de suporte da empresa, garantindo a consistência das informações para geração de relatórios e indicadores internos.
- Nome: SOLUÇÕES EM SOFTWARE E SERVIÇOS TTS LTDA
- Representante: Aldair Schveitzer – Tech Leader
- Área de atuação: Desenvolvimento de software e suporte técnico
Desenvolver uma solução para identificar, classificar e integrar corretamente os dados de clientes "PW LITE" no sistema de suporte da empresa.
- Diagnosticar inconsistências na categorização dos clientes;
- Realizar extração e tratamento de dados de diferentes sistemas;
- Implementar rotinas de correspondência e cruzamento de dados;
- Gerar planilhas para importação adequada ao sistema MOVIDESK;
- Fornecer relatórios e visualizações para melhor compreensão da base de clientes.
O projeto foi desenvolvido utilizando métodos práticos de Ciência de Dados, nas seguintes etapas:
-
Diagnóstico Inicial:
Identificação do problema de categorização dos clientes "PW LITE" no sistema de suporte. -
Coleta e Integração de Dados:
Extração de dados de duas fontes principais (sistema de gestão de clientes e sistema de suporte - MOVIDESK), armazenando-os em tabelas separadas em um banco de dados MySQL. -
Limpeza e Preparação dos Dados:
Foram aplicadas práticas de data cleaning: normalização, padronização de campos, tratamento de valores nulos, remoção de duplicidades e validação de formatos (CNPJ, nomes). -
Modelagem e Combinação de Dados:
Utilização de SQL (JOINs, CASE) para correspondência de registros entre sistemas, usando critérios como nome, CNPJ, razão social e código interno. -
Geração de Planilhas para Importação:
Desenvolvimento de script SQL para gerar planilhas.xlsx
compatíveis com o MOVIDESK. Ajustes foram feitos após contato com o suporte técnico e revisão da documentação.
- Atualização de 2.700 clientes "PW LITE" no sistema de suporte, com correta classificação.
- Habilitação da geração de relatórios segmentados por categoria.
- Elaboração de gráficos no Google Planilhas sobre motivos de abertura de chamados.
- Relatórios e gráficos entregues aos Product Owners e ao Project Manager da empresa.
A execução deste projeto permitiu a aplicação prática de conceitos de modelagem de dados, integração de sistemas, limpeza e geração de relatórios. A entrega atendeu às necessidades da organização, promovendo maior eficiência na análise de chamados e melhor tomada de decisão no atendimento à categoria “PW LITE”.
As principais tabelas criadas no banco de dados MySQL:
ahgora.cadastros_md
CREATE TABLE ahgora.cadastros_md (
COD_REF varchar(255) NOT NULL,
TIPO varchar(255) DEFAULT NULL,
USUARIO text DEFAULT NULL,
CNPJ varchar(255) DEFAULT NULL,
...
PRIMARY KEY (COD_REF)
);
ahgora.cadastros_t
CREATE TABLE ahgora.cadastros_t (
CODT varchar(14) NOT NULL,
...
PRIMARY KEY (CODT)
);
ahgora.empresa_pw
CREATE TABLE ahgora.empresa_pw (
id varchar(255) NOT NULL,
...
PRIMARY KEY (id)
);
ahgora.ponto_contato
CREATE TABLE ahgora.ponto_contato (
COD_PW varchar(255) DEFAULT NULL,
...
);
ahgora.pontos_contato_pw
CREATE TABLE ahgora.pontos_contato_pw (
BASE varchar(255) DEFAULT NULL,
...
);
O principal script Python utilizado para gerar a planilha de importação no MOVIDESK está disponível na seção de evidências/código do projeto. O script conecta ao banco MySQL, executa a consulta SQL definida conforme os critérios da organização e exporta os dados para um arquivo Excel.
- Relatórios e gráficos entregues à equipe técnica e aos Product Owners.
- Código-fonte disponível neste repositório.
- Scripts SQL e Python documentados no apêndice acima.
- Imagens e evidências visuais disponíveis na pasta
evidencias
.
Este relatório e todo o conteúdo associado são de autoria original de Delean Mafra. É obrigatório o devido crédito à autoria em qualquer uso ou adaptação do presente material.
Nota:
Os detalhes sensíveis como credenciais, endereço da empresa e outros dados foram omitidos deste resumo público.