BanVic Analytics Project

Um dashboard executivo para provar o valor de dados no negócio bancário.

Esta entrega traduz o projeto `dbt` em uma narrativa visual voltada à CEO e à diretoria comercial: performance por agência, sazonalidade operacional, comportamento transacional, oportunidades de crédito e confiança na base.

Ponto de vista

O canal digital já é o motor do BanVic, mas a rede física ainda precisa de gestão baseada em evidência para não perder relevância.

Conexão com o dbt

O dashboard é alimentado por um export JSON gerado do `banvic_local.duckdb`, materializado a partir dos modelos `bap_marts`.

Transações

71.999

2010-02-27 até 2023-01-15

Valor Movimentado

R$ 58.140.553

Soma absoluta de entradas e saídas observadas

Clientes Ativos

998

Clientes com movimentação no período analisado

Dominância Digital

46.07%

Participação da agência digital no volume transacional

Rede & Performance

Onde o BanVic cresce e onde a diretoria precisa agir

A distribuição de volume entre agências não é homogênea. O bloco abaixo mostra concentração, velocidade do canal digital e pontos onde gestão comercial e operacional devem entrar primeiro.

Volume mensal

Evolução do valor movimentado

Atualizado por export do DW local

Últimos 6 meses

Melhores e piores agências

Top 3

Agência Digital

Digital

16.590 transações · R$ 12.644.570

Agência Matriz

Física

2.275 transações · R$ 1.479.170

Agência Tatuapé

Física

2.226 transações · R$ 1.346.044

Bottom 3

Agência Recife

374 transações · R$ 274.230

Agência Jardins

1.098 transações · R$ 665.961

Agência Florianópolis

1.513 transações · R$ 1.177.921

Filtro executivo

Comparar tendência por agência

Valor movimentado
Quantidade
2022-082022-092022-102022-112022-122023-01

Comportamento

Quando o banco mais se movimenta

A sazonalidade mostra como o BanVic pode sincronizar operação, comunicação e monitoramento. As quintas-feiras concentram o maior ritmo médio, o que reforça decisões de capacidade e timing.

Dias da semana

Média diária de transações

Quarta37
Quinta23
Terça13
Segunda13
Não informado13
Sexta13
Domingo12

Mix transacional

Quais movimentos dominam a jornada do cliente

Compra Crédito

24.977 transações

R$ 1.326.534

Compra Débito

17.662 transações

R$ 941.594

Pix - Realizado

13.164 transações

R$ 6.756.866

Pix - Recebido

5.134 transações

R$ 3.064.088

Depósito em espécie

4.866 transações

R$ 441.166

Saque

2.879 transações

R$ 761.840

Leitura executiva

O volume não está distribuído de forma uniforme no tempo nem na rede. Isso justifica um operating model mais fino para suporte, campanhas e monitoramento da experiência.

Crédito & Clientes

Clientes mais relevantes e sinais de monetização

O dashboard combina transações e propostas associadas para mostrar onde o relacionamento bancário pode virar argumento comercial, priorização de carteira ou hipóteses de cross-sell.

Status de crédito

Transações por status de proposta

Total

71.999

Sem proposta associada
71.066
Em análise
406
Enviada
267
Aprovada
137
Validação documentos
123

Clientes prioritários

Top 10 por valor movimentado

ClienteAgênciaValor

Otávio Martins

82 transações

Agência DigitalR$ 586.291

Leandro Silva

77 transações

Agência DigitalR$ 562.312

Emanuella Gomes

78 transações

Agência Porto AlegreR$ 516.553

Murilo Oliveira

76 transações

Agência MatrizR$ 410.259

Nicole da Cunha

92 transações

Agência Rio de JaneiroR$ 354.355

Heloísa Fernandes

76 transações

Agência DigitalR$ 347.313

João Pedro da Rosa

70 transações

Agência FlorianópolisR$ 347.168

Anthony Almeida

76 transações

Agência DigitalR$ 346.378

Enzo Gabriel Souza

64 transações

Agência CampinasR$ 345.503

Rafael Rodrigues

74 transações

Agência DigitalR$ 324.515

Confiança Analítica

O que já está sólido e o que ainda precisa de correção na origem

Para sustentar um case público forte, não basta ter visual bonito. Este bloco mostra o que foi validado via dbt e onde ainda existem inconsistências herdadas da camada de origem.

Estado da camada analítica

Modelos consistentes com o objetivo de negócio

  • Uma linha por transação na `fact_bap_transacoes`.
  • Chaves substitutas e naturais estáveis nas dimensões.
  • Proposta nunca posterior à transação.
  • Fato ligada corretamente a agência, cliente, colaborador e data.
  • Cálculo de custo financeiro coerente com valor e taxa mensal.

Pendência de origem

A base ainda tem clientes órfãos

Contas sem cliente correspondente

1

Propostas sem cliente correspondente

4

Isso não derruba o dashboard executivo, mas deve ser explicitado em qualquer apresentação pública para manter a credibilidade do trabalho.

Recomendações

O que eu faria em seguida se este fosse o primeiro piloto oficial do BanVic

As recomendações abaixo nascem diretamente das métricas materializadas no projeto e ajudam a converter um case técnico em encaminhamento executivo.

Recomendação 1

Proteger a liderança digital sem abandonar a rede física

A agência digital concentra a maior parte do volume. O próximo passo é usar esse canal como motor de aquisição e replicar aprendizados nas agências físicas com menor tração.

Recomendação 2

Rebalancear suporte comercial por agência

O ranking mostra uma distribuição bastante desigual. Recife, Jardins e Florianópolis pedem plano específico de ativação, carteira e atendimento.

Recomendação 3

Ajustar operação aos picos de quinta e sexta

As quintas-feiras lideram em quantidade e valor médio movimentado. Isso impacta escala operacional, monitoramento e timing de campanhas.

Recomendação 4

Tratar falhas da origem antes do storytelling executivo

Ainda existem referências órfãs de cliente na camada de origem. Corrigir isso aumenta confiança para qualquer apresentação pública do case.

Deploy pronto para GitHub + Netlify

Um case técnico que também sabe se apresentar.

O app exporta estático, consome dataset gerado do projeto `dbt` e pode ser publicado como portfólio acessível por link. Isso ajuda a transformar a entrega em evidência real de produto, engenharia analítica e visão de negócio.

10 agências monitoradas
Horizonte transacional de 2010 a 2023
998 clientes na base de origem