Entender
Problema de negócio, processo atual e impacto esperado.
Pablo Melo · Recife, PE
Analista de Dados
Analista de Dados
& Automação
SQL · Python · Power BI · Microsoft Fabric · Automação · IA AplicadaDesenvolvo soluções que conectam dados, automação e inteligência artificial para transformar processos e informações em eficiência operacional e suporte à tomada de decisão.
Impacto em números
Resultados de entregas reais em produção — não apenas ferramentas utilizadas.
52→98%
Taxa de sucesso operacional
Até 90%
Ganho de eficiência em consultas SQL
+58h/mês
Atividades manuais automatizadas
+R$ 50 mil/ano
Potencial de economia
1h45→20 min
Redução no tempo de processo
~5x
Aumento do volume processado
01
Sobre
Atuo na interseção entre Dados, Automação e Inteligência Artificial aplicada — do tratamento e integração de dados a dashboards, automações e soluções de IA (Visão Computacional, OCR) para problemas operacionais reais. Tenho experiência com SQL, Python, Power BI, Microsoft Fabric, Power Automate, Power Apps, RPA e APIs, além de visão de negócio construída em ambientes financeiros e operacionais. Busco entender o problema antes da tecnologia.
CargoAnalista de Dados e Planejamento
AtuaçãoDados · BI · Automação · IA aplicada
Stack coreSQL · Python · Power BI · Fabric
FocoAnalytics · ETL · Automação · Integrações
02
Stack principal
Competências organizadas pelo papel que desempenham nas soluções — de dados a automação e IA aplicada.
Dados & BI
Power BISQLMicrosoft FabricETLModelagem de DadosPower QueryKPIs
Python & Integração
PythonPandasFastAPIAPIs RESTJSONSQL ServerGit
Automação
Power AutomatePower AppsRPAPlaywrightVBAn8n
IA & Visão Computacional
OCROpenCVYOLOONNXProcessamento de ImagensIA aplicada
03
Projetos em destaque
Estudos de caso de entregas reais — clique para ver contexto, arquitetura, desafios e resultados.
Dados sensíveis, credenciais e regras confidenciais foram simplificados ou anonimizados.
Automação inteligente · IA aplicada
Automação inteligente de processo operacional
Pipeline de visão computacional e motor de regras que substituiu um robô terceirizado, elevando a taxa de sucesso e eliminando o custo do fornecedor externo.
52% → 98%
Ver estudo de caso
Contexto
O processo de autuação de veículos por evasão de pedágio dependia do robô de uma empresa terceirizada, com regras genéricas e pouco controle sobre o comportamento do sistema.
Problema
Taxa de sucesso de apenas 52%, custo recorrente de fornecedor externo e nenhuma visibilidade sobre por que um trânsito era ou não autuado corretamente.
Solução
Construí um robô próprio do zero: pipeline de visão computacional para ler a placa na foto do trânsito, um motor de regras de decisão em cascata (5 passos determinísticos) e integração direta com o sistema legado da concessão.
Arquitetura
SQL Server→Fotos→OCR / Visão Computacional (ONNX)→Motor de Regras (5 passos)→Ação no sistema legado / fila manual→Auditoria SQLite→Painel FastAPI
Desafios & soluções
- OCR em condições adversas (fotos noturnas, ângulos ruins) → múltiplas variantes de imagem processadas até a primeira leitura confiável.
- Múltiplos veículos na mesma foto → cruzamento de detector de veículo + detector de placa para achar o par correto.
- Ambiente Windows sem suporte a paths longos impedia instalar Torch/Ultralytics nativamente → contornado usando modelos convertidos para ONNX Runtime.
- Sistema legado não suporta sessões simultâneas → login escalonado entre workers para evitar quedas de conexão.
Resultado
Taxa de sucesso de 52% para 98%. Detector de placas fine-tuned próprio validado em 344 imagens: 97,1% de detecção contra 93,6% do modelo genérico (15 casos recuperados / 3 perdidos). Auditoria completa de toda decisão automatizada, com painel web de acompanhamento.
Aprendizados
Separar decisão (regras puras e testáveis) de execução torna bugs de lógica fáceis de achar — não uma caixa-preta. Todo sistema que age em produção precisa de um "modo teste" ligado por padrão antes de qualquer escrita real.
Austra Vias · Auditoria & governança
Rotina de Validação de Autuação
Robô de auditoria somente-leitura que cruza imagens, dados de passagem e cadastro antes da autuação — nunca decide sozinho o caso final.
~1h45 → 20 min
Ver estudo de caso
Contexto
Trânsitos marcados como "violação" precisavam de triagem manual antes de virarem autuação — checando isenções, TAG liberada e pagamentos duplicados.
Problema
Triagem manual levava quase duas horas por rodada e carregava risco real de autuar um trânsito com justificativa legítima não identificada a tempo.
Solução
Motor de decisão com árvore de 5 passos em ordem fixa (duplicidade → exceção de integração → isenção → TAG liberada → candidato real a evasão), que nunca grava a decisão final sozinho — casos sem exceção clara vão para fila humana.
Arquitetura
Consulta de violações (SQL Server)→Dados completos do trânsito→OCR próprio (múltiplas variantes de imagem)→Árvore de decisão (5 passos)→Auditoria total (SQLite)
Desafios & soluções
- Confusão de caracteres do OCR (0/O, S/5) → correção posicional baseada no formato conhecido de placa.
- TAG liberada não é garantia de pagamento → trava cruzando status de mensageria com leitura de antena.
- Bug identificado e corrigido em produção: uma regra genérica de "pagamento próximo, qualquer sentido" causou 5 cancelamentos incorretos — substituída por regra estrita (mesma praça e mesmo sentido).
Resultado
Tempo de validação caiu de ~1h45 manuais para 20 minutos automatizados, processando mais de 200 trânsitos por rodada (~5x o volume) sem erro humano — com painel de acompanhamento do % de validação por praça e por pista.
Aprendizados
Auditoria total (toda ação e toda chamada registrada) foi o que permitiu achar e corrigir o bug de regra em produção rapidamente. Regra "genérica demais" é o maior risco em automação de decisão.
Austra Vias · Eficiência operacional
Automação de pipeline operacional de relatórios
Automação com navegadores em paralelo que gera, baixa e entrega relatórios recorrentes direto no SharePoint corporativo.
~7 min / rodada
Ver estudo de caso
Contexto
Relatórios mensais recorrentes de tráfego e receita (como o Relatório Mensal de Tráfego/VEP) dependiam de extração manual em portal legado, para múltiplas praças e tipos de relatório.
Problema
Processo repetitivo e demorado, sujeito a atraso e erro humano, repetido todo mês para cada concessão e cada variação de relatório.
Solução
Automação com Playwright rodando múltiplas instâncias de navegador em paralelo (uma por relatório), com captura resiliente de download e entrega automática no SharePoint/OneDrive corporativo, sempre no horário certo.
Arquitetura
Agendamento mensal→N threads paralelas (navegador isolado)→Login + filtros do relatório→Captura do arquivo (evento nativo + fallback de rede)→Validação→SharePoint / OneDrive
Desafios & soluções
- Portal sem API pública → seletores de UI com retry defensivo (scroll + clique forçado em dropdowns).
- 6-8 navegadores logando no mesmo sistema simultaneamente → atraso escalonado entre aberturas.
- Download sem evento nativo do navegador → fallback por interceptação de resposta de rede.
- Timeout duplo (máximo absoluto + ociosidade) para nunca travar indefinidamente esperando o sistema fonte processar.
Resultado
Execuções reais documentadas em log: 8 instâncias em paralelo processadas em 7min25s (7 de 8 relatórios OK); 6 instâncias em paralelo em 6min31s (6 de 6 OK) — trabalho manual eliminado, com entrega no horário certo todo mês.
Aprendizados
Paralelismo com escalonamento de início evita derrubar sistemas legados. Timeout duplo é essencial quando não se controla o comportamento do backend.
Austra Vias · Power Platform
Digitalização de processo com Power Platform
Substituição de um processo crítico baseado em planilhas lentas por uma arquitetura de aprovação segura e 100% rastreável.
100% auditável
Ver estudo de caso
Contexto
O processo de aprovação de ajuste de caixa rodava em planilhas sobrecarregadas, sem rastreabilidade formal do fluxo de aprovação.
Problema
Lentidão, dependência de intervenção manual em cada etapa e falta de governança sobre quem aprovou o quê e quando.
Solução
Desenvolvi um aplicativo de aprovação em Power Apps para a supervisão, com governança em listas do SharePoint e fluxos no Power Automate executando as regras de negócio de forma autônoma.
Arquitetura
Power Apps (solicitação/aprovação)→SharePoint (governança & histórico)→Power Automate (execução das regras)→Registro auditável
Desafios & soluções
Migrar um processo crítico de planilha para Power Platform sem perder nenhuma regra de negócio existente, mantendo rastreabilidade total do fluxo de aprovação.
Resultado
Processo 100% auditável, com zero intervenção humana na execução das regras de negócio.
Aprendizados
Power Platform é suficiente para digitalizar processos críticos de governança sem precisar de um aplicativo customizado do zero.
Ver mais projetos ▼
Austra Vias · Recuperação de receita
Automação e integração para recuperação operacional
Dois robôs desacoplados que reprocessam trânsitos presos entre status de pagamento em um sistema legado sem API documentada.
Receita recuperada
Ver estudo de caso
Contexto
Trânsitos cujo pagamento por TAG foi perdido, ou que ficaram presos entre status de pagamento, dependiam de reprocessamento manual dentro do sistema legado de gestão de pedágio.
Problema
Receita não arrecadada por falha de pagamento não identificada, e trânsitos travados sem reprocessamento automático — além de uma API legada (ASP.NET WebForms) sem documentação alguma.
Solução
Reescrevi um robô que originalmente dependia de navegador (Playwright) para chamadas HTTP diretas — com scripts de diagnóstico dedicados para engenharia reversa do payload da API antes de codificar qualquer regra de negócio.
Arquitetura
SQL Server (fila elegível)→Worker pool (login escalonado)→Cliente HTTP próprio→Ação idempotente ou não→Fila de correção
Desafios & soluções
- API sem documentação → script de diagnóstico dedicado para descobrir formato real de campos e respostas.
- Sessões instáveis sob concorrência → login escalonado entre workers (delay progressivo).
- Risco de duplicar uma ação de escrita → retry diferenciado por tipo de timeout (conexão vs. leitura).
Resultado
Reprocessamento manual substituído por rotina automática e auditável, com trava de execução em arquivo e modo teste centralizado antes de qualquer ação em produção.
Aprendizados
Nem todo retry é seguro — a diferença entre timeout de conexão e timeout de leitura decide se um retry duplica uma cobrança ou uma autuação.
04
Dashboards & Data Visualization
Produtos analíticos desenvolvidos para transformar dados operacionais e financeiros em indicadores úteis para tomada de decisão. Todos os valores exibidos são fictícios, gerados apenas para fins demonstrativos deste portfólio.
dados fictícios
dados fictícios
dados fictícios
dados fictícios
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dados fictícios
dados fictícios
dados fictícios
dados fictícios
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05
Experiência
Uma trajetória que evoluiu de Excel e automação de rotinas para BI, SQL, Python, Microsoft Fabric e IA aplicada conectada ao negócio.
Out 2025 · Atual
Analista de Dados e Planejamento
Austra Vias · Concessionária rodoviária
- Focal de dados da área, apoiando governança, qualidade, disponibilidade e confiabilidade das informações.
- Redesenho de processo com evolução da taxa de sucesso de 52% para 98% e otimização de consultas SQL com ganho de até 90%.
- Sistema desenvolvido com potencial de economia superior a R$ 50 mil por ano.
- ETL com SQL, Microsoft Fabric, SharePoint e múltiplas fontes corporativas; dashboards e KPIs em Power BI.
Ver mais detalhes ▼
- Soluções em Python para automação, integração e tratamento de dados, análises exploratórias e estudos preditivos.
- Automações com Power Automate, Power Apps e RPA para validações, recuperação de receita e eficiência operacional.
SQLPythonPower BIMicrosoft FabricPower AutomatePower AppsIA aplicada
Nov 2023 · Set 2025
Analista de Negócios (JR → PL → SR)
Bradesco · Varejo · PJ · Alta Renda
- Atuação com dados e informações financeiras para análise de performance, segmentação, indicadores e apoio à tomada de decisão.
- Tratamento e análise de bases de clientes em Excel, identificando padrões, desvios e oportunidades de melhoria de processo.
- Construção de relatórios e KPIs de acompanhamento, com análise financeira e de crédito em sistemas corporativos (SAP).
ExcelAnálise de DadosKPIsSAP
Experiências anteriores
Analista FinanceiroMundo do CabeleireiroAbr 2023 · Nov 2023
RPA e automação de rotinas financeiras (~58h/mês eliminadas); tratamento de bases financeiras, KPIs e relatórios (Excel, TOTVS Winthor).
Estagiário Contábil e FiscalMendescaOut 2022 · Mar 2023
Automação e tratamento de dados com Excel, Power Query, Power Pivot e VBA; macro própria para leitura e processamento de XML em rotinas fiscais.
AprendizRPL EngenhariaOut 2021 · Set 2022
Automação de cálculos e controles em Excel, organizando dados em uma operação com mais de 3.000 colaboradores.
06
Como transformo problemas em soluções
Tecnologia entra depois do entendimento do processo, das fontes e do resultado esperado.
Mapear
Fontes, regras, exceções e qualidade dos dados.
Analisar
ETL, transformação, padrões e oportunidades.
Construir
Dashboard, automação, IA aplicada ou integração.
Medir
Monitoramento, confiabilidade e impacto mensurável.
Meu ponto de partida é o problema, não a ferramenta. Busco entender o processo, estruturar os dados e escolher a solução mais adequada para gerar impacto mensurável.
07
Formação & Certificações
Formações priorizadas pela relação direta com Dados, Business Intelligence, Automação e IA aplicada.
Análise e Desenvolvimento de Sistemas
FICR — Faculdade Católica Imaculada Conceição do Recife
Ciências Contábeis
UNINASSAU · Bacharelado
Técnico em Redes de Computadores
ETE Professor Lucilo Ávila Pessoa
✓Power BI Ponta a Ponta · Xperiun
✓Power BI para BI e Data Science · Data Science Academy
✓Análise de Dados no Power BI · Fundação Bradesco
✓Power BI para Gestão · ENAP
✓Fundamentos em Python · Rocketseat
✓Análise e Modelagem em Python · FM2S
✓Python para Pandas e PySpark · SoulCode
✓Automação com N8N · Rocketseat
✓Power Automate · Do Analytics
✓LGPD — Gestão de Dados · Aprova Cursos