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Qualidade — Não Conformidades, CAPA e Tendências

Controle de NC e ações corretivas com rastreabilidade e indicadores que deixam o auditor (quase) feliz.

-28%
reincidência
SLA
de tratativas
Pareto
por causa
QualidadeOperações
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Resumo técnico

  • Contexto: cenário de negócio típico (múltiplas fontes, métricas inconsistentes e pressão por “número único”).
  • Desafio: alinhar definições, reduzir latência e evitar “métricas duplicadas” por time/canal.
  • Abordagem: camada de staging → modelo estrela → medidas DAX → UX com narrativa.
  • Modelagem: fatos granularidade clara, dimensões conformadas, calendário oficial e tabelas auxiliares.
  • Decisões de design: hierarquia visual, contraste, densidade controlada, tooltips informativos.
  • Performance: medidas com VAR, redução de colunas, relacionamento correto, agregações onde necessário.
Nota: substitua estes textos por detalhes reais do seu projeto.

Embed do Power BI

Cole o link de incorporação no src do iframe. Quando offline, o iframe não carrega — e tudo bem.

Dica: use “Publish to web” apenas se a política permitir.
Substitua INSIRA_AQUI_O_LINK_DO_EMBED pelo seu link. Ex.: https://app.powerbi.com/view?r=...

Galeria (prints do dashboard)

Placeholders prontos. Troque os arquivos em /assets/img/ mantendo nomes ou atualizando os paths.

Imagens com lazy-load e otimizáveis (WebP recomendado).
Placeholder de screenshot do dashboard
Print #1 (substitua pelo seu)
Placeholder de screenshot do dashboard
Print #2 (substitua pelo seu)
Placeholder de screenshot do dashboard
Print #3 (substitua pelo seu)
Placeholder de screenshot do dashboard
Print #4 (substitua pelo seu)

Principais medidas DAX (exemplos)

Exemplos realistas com boas práticas. Ajuste nomes de tabelas/colunas para seu modelo.

Se tem DAX “ilegível”, eu refatoro. 😄
-- NC abertas [NC Abertas] := CALCULATE( DISTINCTCOUNT('Fato NC'[NC_ID]), 'Fato NC'[Status] IN {"Aberta","Em Tratativa"} ) -- Reincidência (mesma causa raiz) [Reincidência %] := DIVIDE( CALCULATE(DISTINCTCOUNT('Fato NC'[NC_ID]), 'Fato NC'[Reincidente] = 1), DISTINCTCOUNT('Fato NC'[NC_ID]) ) -- SLA médio (dias) [SLA Médio] := AVERAGEX('Fato NC', 'Fato NC'[DiasTratativa])

KPIs e impacto

Explique o “antes/depois”: tempo, qualidade, acurácia, governança e adoção.

Recrutador compra resultado.
KPIs monitorados

Ex.: Receita, Margem, OTIF, SLA, Turnover, CAC, LTV — conforme o domínio.

Resultado

Ex.: redução de tempo de análise, alinhamento de métricas, melhoria de forecast, redução de retrabalho.

Stack

Power BI • DAX • Power Query • Data Quality Checks • (adicione fontes: ERP/CRM/Sheets/APIs)

Quer este padrão no seu time?

Se a vaga pede autonomia, clareza e governança… eu gosto desse tipo de desafio.

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