Transformando dados em insights estratégicos através de soluções inovadoras de ETL, Business Intelligence e Analytics.
Com expertise no desenvolvimento de pipelines de ETL, modelagem de dados e criação de soluções de Business Intelligence para grandes volumes de dados, sou especialista em transformar dados brutos em insights de negócio. Minha paixão é transformar a complexidade em simplicidade, criando sistemas eficientes que geram valor e direcionam o crescimento.
Atualmente na EY Brasil, atuo como Engenheira de Dados em projetos de Tech Consulting (AI & Data) para grandes clientes do setor bancário. Meu foco é o desenvolvimento de soluções escaláveis e automatizadas que impulsionam decisões estratégicas.
Tenho como principal motivação resolver problemas complexos através da tecnologia. Acredito que o verdadeiro potencial dos dados é desbloqueado quando transformamos grandes volumes de informação em sistemas eficientes e automatizados. Meu objetivo é contribuir continuamente para o aprimoramento de processos, garantindo que a tecnologia gere um valor real e mensurável.
Projeto focado na análise de inadimplência no setor bancário. Envolveu coleta e tratamento de dados públicos, identificação de perfis de risco, análise de métricas relevantes e projeções com base em padrões históricos. As visualizações interativas foram desenvolvidas no Power BI para apoiar decisões estratégicas de crédito.
Ver ProjetoDashboard desenvolvido no Power BI para identificar e monitorar irregularidades em instalações de equipamentos. A visualização permite estratificar os dados por modelo, data de instalação, tecnologia e função, além de exibir uma listagem analítica com filtros interativos. O foco do projeto foi proporcionar uma navegação intuitiva e dinâmica, facilitando a análise detalhada e o acompanhamento de conformidades.
Ver ProjetoDashboard desenvolvido no Power BI para monitorar o desempenho do setor de TI, com foco no atendimento de chamados. Utiliza uma base fictícia gerada com inteligência artificial e hospedada no SharePoint. O projeto envolveu tratamento de dados, definição de indicadores de SLA e criação de visões analíticas por período, setor, região e performance da equipe de TI, facilitando a gestão e identificação de gargalos no atendimento.
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