Publicação: Inteligência comercial no agronegócio: desenvolvimento e automação de base de dados para prospecção de clientes
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS, CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE SETORES ESPECIFICOS, CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::CIENCIA DA INFORMACAO, CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO
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Resumo
Objetivou-se com este relato tecnológico apresentar o processo de criação de uma base de potenciais clientes para a indústria do agronegócio, explicando detalhadamente como a base de CNPJs foi construída e mantida, e como esses dados são utilizados para tomar decisões estratégicas no setor agrícola. A situação-problema identificada foi a ausência de uma estrutura organizada de dados sobre canais de venda, que limitava a capacidade analítica da consultoria e exigia o uso de planilhas manuais e informações desatualizadas. Como solução, foi adotada a construção de uma base segmentada e atualizável, utilizando linguagens de programação, integração com APIs, automações via Power Query e visualizações em Power BI. Entre os principais resultados alcançados estão a padronização dos dados, a criação de dashboards estratégicos, o mapeamento geográfico de 11.500 filiais pertencentes a 5.931 empresas, a melhoria na capacidade de tomada de decisão interna e o desenvolvimento de um produto comercializável para os clientes da consultoria. Com a automação do processo, o tempo de atualização da base de dados, que anteriormente podia levar semanas devido ao tratamento e segmentação manuais, passou a ser realizado em apenas duas horas, demonstrando um ganho significativo de eficiência operacional.
Abstract
The objective of this technical report was to present the process of creating a database of potential clients for the agribusiness industry, detailing how the CNPJ database was built and maintained, and how this data is used to support strategic decision-making in the agricultural sector. The identified problem was the lack of an organized data structure on sales channels, which limited the consultancy’s analytical capacity and required the use of manual spreadsheets and outdated information. As a solution, the construction of a segmented and updatable database was implemented, using programming languages, API integration, automations via Power Query, and visualizations in Power BI. Among the main results achieved are data standardization, the creation of strategic dashboards, the geographic mapping of 11,500 branches belonging to 5,931 companies, the improvement of internal decision-making capacity, and the development of a marketable product for the consultancy’s clients. With the automation of the process, the database update time — which previously could take weeks due to manual processing and segmentation — was reduced to just two hours, demonstrating a significant gain in operational efficiency.
Palavras-chave
Agronegócio, Inteligência de Dados, Prospecção Comercial, Power BI, Python
Citação
AUGUSTO, Luiz Henrique Alves. Inteligência Comercial no agronegócio: desenvolvimento e automação de base de dados para prospecção de clientes. 2015. 18 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Gestão da Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.