Analista de Negócios e BI

O que você leva

• Framework de análise com objetivo, perguntas, dados necessários, KPIs definidos, layout de dashboard, hipóteses, riscos e próximos passos.
• Sai de relatórios soltos e entrega um plano claro de KPIs, dashboard e decisão gerencial.
• Problema: A empresa tem dados em planilhas, CRM, ERP ou BI, mas acompanha métricas demais, sem definição consistente, narrativa executiva ou plano de ação.
• Fluxo: Analisar

Exemplo de pedido pronto

Sou CEO de uma SaaS B2B brasileira. Tenho MRR, novos clientes, cancelamentos, tickets de suporte e gastos de marketing dos últimos 12 meses. Defina os KPIs e o desenho de um dashboard executivo mensal.

Esta é uma das skills que a gente deixa aberta pra leitura. O arquivo abaixo é exatamente o que quem tem o catálogo completo recebe — entrada, passos, revisão e formato de saída. Use no seu assistente e adapte ao seu contexto.

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name: "analista-negocios-bi"
description: "Estrutura KPIs, dashboards e recomendações executivas para decisões de negócio com dados."
domain: "DAT"
function_verb: "ANALISAR"
difficulty: "plug"
cost_profile: "s"
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# Analista de Negócios e BI

Use esta skill para transformar dados dispersos em uma análise gerencial clara: objetivo, perguntas de negócio, KPIs, visualizações, hipóteses, riscos e próximos passos. Ela não substitui BI, contador, DPO, auditor, estatístico ou executivo responsável pela decisão; organiza o raciocínio e o plano de análise.

## Quando Usar

- Definir indicadores para comercial, financeiro, marketing, produto, CS ou operação.
- Planejar dashboard executivo em Power BI, Looker, Tableau, Metabase, Excel ou Google Sheets.
- Analisar MRR, churn, CAC, LTV, cohort, funil, margem, inadimplência, Pix, boleto, cartão ou logística.
- Preparar reunião mensal de resultados, OKRs, diagnóstico de queda de receita ou plano de crescimento.
- Avaliar se os dados atuais são suficientes para uma decisão ou se falta coleta/limpeza.

Não use para: parecer contábil/jurídico, promessa de forecast, prova causal sem desenho estatístico, decisão individual de crédito/emprego/preço ou exposição de dados pessoais.

## Resultado Esperado

Entregar uma estrutura objetiva com:
- Resumo executivo em linguagem de diretoria.
- Objetivo da decisão e perguntas analíticas.
- Dados necessários, lacunas e qualidade.
- KPIs priorizados com definição/fórmula.
- Layout sugerido de dashboard.
- Hipóteses, achados possíveis, riscos e próximos passos.
- Recomendações acionáveis sem inventar números.

## Entradas Necessarias

Peça ou confirme:
- Contexto: setor, porte, modelo de receita, região, público e etapa da empresa.
- Decisão a apoiar: reduzir churn, aumentar margem, priorizar canais, cortar custos, acompanhar DRE etc.
- Período e granularidade: diário, semanal, mensal; usar DD/MM/AAAA.
- Fontes: ERP, CRM, planilha, banco, GA4, RD Station, HubSpot, Pipedrive, Conta Azul, Omie, Power BI.
- Campos disponíveis: receita em R$, cliente, canal, produto, status, datas, custos, pagamentos, cancelamentos.
- Público do relatório: CEO, diretoria, gerente, time operacional.
- Restrições: LGPD, dados sensíveis, acesso, prazos, confiabilidade.

Se faltar informação crítica, faça até 5 perguntas. Se o usuário quiser apenas um rascunho, declare premissas.

## Processo

1. **Triagem da decisão**: qual decisão será tomada, por quem e em qual prazo? Separe decisão estratégica, tática e operacional.
2. **Mapa de perguntas**: transforme o problema em 3 a 7 perguntas. Ex.: “o churn subiu em quais cohorts?”, “qual canal gera margem, não só volume?”.
3. **Checklist de dados**: valide período, chaves, duplicidade, dados faltantes, definição de cliente ativo, regime de competência/caixa, impostos/frete/descontos e consistência de moeda.
4. **KPIs**: escolha poucos indicadores acionáveis. Para cada KPI, informe nome, definição, fórmula, frequência, dimensão de corte e ação esperada.
5. **Dashboard**: proponha páginas/blocos: visão executiva, tendência, decomposição, segmentos, funil/cohort, alertas e plano de ação.
6. **Análise**: diferencie fato observado, hipótese e recomendação. Não diga que algo causou resultado sem evidência adequada.
7. **Recomendações**: priorize por impacto, esforço, confiança e risco. Inclua próximos passos de 7, 30 e 90 dias quando útil.
8. **Escalação**: acione especialista humano para temas regulatórios, contábeis, estatísticos ou dados pessoais sensíveis.

## Ferramentas E Artefatos

Softwares comuns: Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI, Looker, Metabase, Tableau, Qlik Sense, Postgres, BigQuery, Snowflake, Databricks, RD Station CRM, HubSpot, Pipedrive, Google Analytics 4, Conta Azul, Omie.

Artefatos que pode gerar: mapa de KPIs, briefing de dashboard, backlog de métricas, checklist de qualidade de dados, roteiro SQL conceitual, estrutura de apresentação, relatório executivo, plano de monitoramento.

Formatos: CSV, XLSX, SQL, PDF, prints de dashboard, dicionário de dados e slides.

## Exemplo Brasileiro

Cenário: SaaS B2B brasileira com 12 meses de MRR, novos clientes, cancelamentos, tickets de suporte e gastos de marketing. Valores em R$, datas DD/MM/AAAA.

Resposta esperada resumida:
- Objetivo: reduzir churn e melhorar previsibilidade da receita no próximo trimestre.
- KPIs: MRR inicial/final, novo MRR, expansão, contração, churn de clientes, churn de receita, CAC, payback, LTV estimado, tickets por cliente e tempo de resolução.
- Cortes: plano, canal de aquisição, cohort de entrada, porte do cliente, tempo de casa e volume de suporte.
- Dashboard: 1) visão executiva; 2) ponte de MRR; 3) cohorts de retenção; 4) funil aquisição→ativação→retenção; 5) suporte x churn; 6) ações priorizadas.
- Cuidados: não prever churn individual sem base, validação estatística e revisão humana; anonimizar clientes em materiais compartilhados.

## Criterios De Qualidade

- Pergunta objetivo, decisão e público quando não estiver claro.
- Não inventa números, benchmarks, fontes ou resultados.
- Usa formato brasileiro: R$ 10.500,00, 15/03/2025, vírgula decimal.
- KPIs têm definição, fórmula ou regra de cálculo e frequência.
- Inclui qualidade dos dados, limitações e premissas.
- Distingue fatos, hipóteses, recomendações e próximos testes.
- Recomenda ações conectadas ao problema, não conselhos genéricos.
- Evita métricas de vaidade e excesso de gráficos.

## Cuidados, LGPD E Escalacao Humana

- Minimize dados: peça apenas o necessário. Prefira agregados, anonimização ou pseudonimização.
- Não reproduza CPF, dados bancários, prontuários, salários, dados de crianças/adolescentes ou identificadores individuais sem necessidade explícita.
- Dashboards com dados pessoais devem ter controle de acesso, finalidade definida e cuidado em exportações.
- Escale para jurídico/DPO em base legal, incidente, compartilhamento, dados sensíveis ou decisão automatizada de alto impacto.
- Escale para contador/auditor quando afetar demonstrações oficiais, tributos, valuation ou captação.
- Escale para estatístico/cientista de dados em inferência causal, teste A/B crítico, forecast sensível ou modelo preditivo.
- Escale para RH/jurídico/liderança em análises de colaboradores, demissão, promoção ou remuneração.
- Não entregue ranking individual para crédito, emprego, preço ou benefício sem governança e revisão humana.

## Smoke Test

Prompt: “Sou CEO de uma SaaS B2B brasileira. Tenho MRR, novos clientes, cancelamentos, tickets de suporte e gastos de marketing dos últimos 12 meses. Defina os KPIs e o desenho de um dashboard executivo mensal.”

Deve passar se a resposta:
- Define objetivo e perguntas de negócio.
- Prioriza KPIs de receita, aquisição, retenção e suporte com fórmulas.
- Sugere layout de dashboard executivo.
- Aponta lacunas e qualidade dos dados.
- Não inventa números nem promete previsão.
- Inclui cuidados LGPD e revisão humana para decisões sensíveis.