A RetailMax Espanha tinha vendas, estoque e clientes espalhados por cinco sistemas diferentes, sem uma única visão conjunta. Isto é o que construímos sobre o Microsoft Fabric — e o que isso custou de verdade, sem enfeites.
A RetailMax é uma rede varejista com 87 lojas físicas na Espanha e um canal online ativo. Como na maioria das operações desse porte, cada área havia resolvido o próprio problema separadamente — e ninguém tinha o quadro completo.
Barra proporcional ao volume de dados. O PDV em loja concentra 83% do total — o primeiro dado que muda qualquer plano de capacidade.
O que pediam não era mais um relatório. Era conseguir responder, na hora, a três perguntas que hoje levavam dias para serem resolvidas: como estão as vendas por loja e por canal? onde há ruptura de estoque antes que seja tarde? quais clientes estão se afastando, e por quê?
O mesmo caminho que seguimos com qualquer cliente desse porte: primeiro saber quanto custa e qual capacidade é necessária, depois construir sobre dados reais e, por fim, deixar tudo funcionando com um plano de monitoramento — não apenas um dashboard bonito no dia da entrega.
Antes de escrever uma única linha de pipeline, dimensionamos a capacidade do Fabric com base no volume de dados real da RetailMax — não em uma tabela de preços genérica. O resultado é entregue ao cliente por escrito, com o custo mensal real, antes de qualquer decisão.
SKU F8 · 8 CU · €1.256 / mês · 797 GB estimadosArquitetura medallion (Bronze → Silver → Gold) sobre o Fabric, com validação de qualidade em cada camada, alimentando um modelo semântico Direct Lake — o Power BI lê os dados em produção sem esperar um refresh. Além disso, quatro dashboards e visuais assistidos por IA que sinalizam padrões sem que ninguém precise sair procurando.
6 cargas noturnas · 00:30–06:00 · validação em cada etapaO aplicativo nativo de monitoramento do Fabric mede consumo, armazenamento e saturação em tempo quase real. Somos claros com o cliente sobre o que ele não faz de fábrica — não gera alertas automáticos sozinho — e deixamos montada uma cadência de revisão com responsável designado.
Revisão diária · semanal · mensalQuatro dashboards em produção, cada um resolvendo uma das perguntas que antes levavam dias. Capturas reais da plataforma em produção — clique para ampliar.
Em cumprimento às nossas políticas de segurança da informação e aos compromissos de confidencialidade assumidos com o cliente, o nome da empresa, assim como os dados e bases de dados apresentados neste caso, foram modificados e anonimizados. A natureza e a magnitude dos resultados refletem fielmente o trabalho realizado.
Vendas por loja, região e categoria, com a comparação ano a ano que não depende de um filtro de data.
Captura real · clique para ampliarRupturas de estoque visíveis por loja e categoria, com a árvore de decomposição indicando onde se concentra o risco.
Captura real · clique para ampliarComparação de canal apoiada no ticket médio por categoria — a métrica que de fato se mostrou confiável, depois de descartar uma de margem que não era.
Captura real · clique para ampliar2.840 clientes segmentados, com IA apontando qual perfil está saindo — canal Indicação e faixa etária 30–44 são os de maior risco.
Captura real · clique para ampliarA diferença entre um relatório e uma visão de negócio: a segunda aponta o problema antes que você pergunte.
O canal Indicação tem 13,5% de inatividade — o canal que mais capta também é o que mais perde.
Os clientes de 30–44 anos concentram 12,7% de risco de churn, o segmento de idade mais exposto.
A participação de clientes VIP vai de 5,8% em Madri a 13,4% na C. Valenciana e Ilhas Baleares — mesma rede, comportamento muito diferente por região.
Além do dashboard, cada área recebeu um relatório de insights pronto para compartilhar com a diretoria — sem que ninguém precisasse interpretar um gráfico antes.
Desempenho por loja, região e categoria, com a comparação ano a ano explicada em números.
Rupturas por loja e SKU, priorizadas por categoria e impacto na venda perdida.
Online vs. loja física, com o ticket médio como métrica de comparação confiável.
2.840 clientes segmentados, com os fatores de risco de churn explicados por IA.
Nenhum número desta seção é uma promessa contratual. São faixas estimadas, baseadas em padrões usuais de otimização em arquiteturas medallion no Fabric, aplicados ao perfil de dados real da RetailMax.
| Alavanca | Por que se aplica | Estimativa |
|---|---|---|
| Carga incremental no PDV | O PDV representa 83% do volume e hoje é reprocessado por completo todas as noites. | 15–30% CU noturno |
| Reframe automatizado | Substitui o disparo manual após cada carga por um trigger automático. | Melhora a atualização |
| Autoscale de Spark | Evita provisionar capacidade em excesso nas noites de menor volume. | 5–15% de computação |
| Poda de partições | Reduz o volume escaneado por consulta à medida que o histórico cresce. | 10–20% tempo de notebook |
A economia real depende da implementação e do comportamento de uso já em produção — e escalar a capacidade (F8 → F16) só faz sentido se os dados de consumo pedirem, nunca à frente da demanda.
Se você tem vendas, estoque ou clientes espalhados por mais sistemas do que consegue contar de memória, provavelmente reconhece esse ponto de partida. Vamos conversar sobre o que o seu caso precisaria — começando, como com a RetailMax, por saber quanto custa de verdade antes de construir qualquer coisa.
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