Casos
Visualização de resultados de crédito de carbono
Situação: Necessidade de monitorar e quantificar os resultados relacionados aos créditos de carbono no Brasil, juntamente com a necessidade de padronização de dados e desenvolvimento de soluções para lidar com essa questão.
Atividades: Apoio na padronização dos dados, Desenvolvimento de Plataforma de Monitoramento e Acompanhamento
Ações: Apoio e instrução da organização a construir uma lógica de dados; construção de visualização que englobe todas as particularidades; acompanhamento dos dados e fluxo para não ocorrer nenhum erro; apoio em todos o processo de edição e manutenção.
Resultados: Aumento da Transparência, Contribuição para o conhecimento do Mercado de Créditos de Carbono, Tomada de decisões, Possíveis investimentos.
Sobre a organização: Promove nova economia de base inclusiva e sustentável na Amazônia
Situação: Reorganização dos dados e atuação em melhorias de processos manuais.
Atividades: Padronização dos dados, Automatizações com linguagem Python e Desenvolvimento de Scripts em planilhas Google.
Ações: Analise dos dados atuais; identificação das tarefas manuais que consomem tempo da equipe e que podem ser automatizadas, criação de scripts personalizados usando a linguagem de programação Google Apps Script para automatizar tarefas específicas em planilhas do Google Sheets; desenvolver códigos em Python para automatizar tarefas mais complexas, processamento de dados e integração com outras ferramentas ou sistemas; integração de fontes de dados diferentes para consolidar informações em um único local.
Resultados: Processos mais organizados, ganho de tempo da equipe, atualizações automatizadas
Sobre a organização: Fortalece institucionalmente as organizações da OSCs
Automatização de processos
Consolidação de dados e Painel Institucional
Situação: Necessidade de monitorar os principais indicadores da organização
Atividades: Padronização dos dados, desenvolvimento do painel de visualização, interação com as áreas.
Ações: Planejamento uma lógica de dados em planilhas; interação com as áreas para entendimento do modelo; desenvolver uma visualização que englobe todas as particularidades das áreas de Operações, Financeiro, Comunicação e Projetos; acompanhamento dos dados e fluxo para não ocorrer erro; realização de manutenções nos painéis.
Resultados: Tomada de decisões baseadas em dados, Transparência Organizacional, Melhoria na Eficiência Operacional, Redução de Erros e Inconsistências.
Sobre a organização: Amplia e qualifica o impacto social e socioambiental
Situação: A organização enfrentava problemas com desorganização de dados que afetavam a eficiência das atividades, tempo gasto em manejo dos dados e da ferramenta e desatualização dos dados para o cliente.
Atividades: Mapeamento de gargalos e fluxos dos dados, gestão das atividades, tratamento de dados, desenvolvimento de visualização e aprendizagens.
Ações: Ao mapear esses problemas, elabora-se soluções flexíveis, criando uma estrutura de dados e um painel que permitiram a atualização contínua dos dados. Após desenvolvimento e validação, foram criados manuais e implementado um processo de monitoramento contínuo e alterações se necessário.
Resultados: Otimização de tempo; atualizações diárias e realizadas por diversos papeis; capacidade de criação de relatórios adicionais com base na estrutura; valorização dos resultados.
Sobre a organização: Fortalece institucionalmente as organizações da OSCs
Modelo de estrutura de dados e Painel de Resultados de Programas
Predição de Vendas e Receitas
Situação: Existia gargalos nas vendas da organização e o desejo de prevê faturamento a partir das vendas.
Atividades: Padronização e normalização dos dados, análise de tendências e padrões.
Ações: Foi realizado um levantamento dos dados de vendas e receitas da organização. Isso incluiu a obtenção de informações históricas de vendas, como datas, valores e produtos vendidos, sazonalidade, utilizando técnicas estatísticas e de análise de dados, foram identificadas tendências. Isso permitiu entender melhor o comportamento histórico das vendas da organização, assim foram desenvolvidos modelos preditivos, usando algoritmos de machine learning para prever as vendas e receitas futuras com base nos dados históricos e em outras variáveis relevantes identificadas.
Resultados: Identificação de oportunidades, redução de gargalos, precisão de faturamento.
Sobre a organização: Organização que visa melhorar a situação da fome no mundo.
Situação: A organização tinha a demanda de mapear os concorrentes, seus tipos de serviços, localidade, principais procuras do seu público para pensar numa estratégia de novos serviços e aumento da receita.
Atividades: Coleta de dados, Análises, Matriz de comparação.
Ações: Teve coleta dados sobre os concorrentes, como são seus serviços, sua localização e tamanho, realização de entrevistas com o público alvo e comparação dos serviços oferecidos pela organização com os serviços dos concorrentes e as preferências do público.
Resultados: Aumento de clientes exponencialmente, aumento de receita, melhorias na divulgação.
Sobre a organização: Organização de ensino de dança.
Pesquisa de mercado
Análise de dados de Compromisso Florestal
Situação: Deseja-se analisar espécies, silvicultura e outros dados da atuação para reportar o avanço sustentável da organização.
Atividades: Padronização dos dados, análises de dados.
Ações: Padronização dos dados e unificação dos dados e análise descritiva sobre a diversidade de espécies na região, como o número médio de espécies por área e a distribuição de espécies, número de negócios apoiadores E localização.
Resultados: Transparência dos dados
Sobre a organização: Fundo de fomento e investimento criado para gerar impacto socioambiental positivo