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dc.creatorAugusto, Luiz Henrique Alves-
dc.date.accessioned2025-09-29T13:59:01Z-
dc.date.available2025-09-29T13:59:01Z-
dc.date.issued2025-09-23-
dc.identifier.citationAUGUSTO, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47098-
dc.description.abstractThe 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on sales channels, which limited the consultancy’s analytical capacity and required the use of manual spreadsheets and outdated information.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.pt_BR
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAgronegóciopt_BR
dc.subjectInteligência de Dadospt_BR
dc.subjectProspecção Comercialpt_BR
dc.subjectPower BIpt_BR
dc.subjectPythonpt_BR
dc.titleInteligência comercial no agronegócio: desenvolvimento e automação de base de dados para prospecção de clientespt_BR
dc.title.alternativeCommercial intelligence in agribusiness: database development and automation for customer prospectingpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Lopes, José Eduardo Ferreira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1181111177305483pt_BR
dc.contributor.referee1Gandolfi, Peterson Elizandro-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8009321964299536pt_BR
dc.contributor.referee2Anjos, Mayara Abadia Delfino dos-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6696944504783027pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoObjetivou-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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseGestão da Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration18pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOSpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE SETORES ESPECIFICOSpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::CIENCIA DA INFORMACAOpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAOpt_BR
dc.orcid.putcode193099096-
Appears in Collections:TCC - Gestão da Informação

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