Controle Logístico de Entregas e Devoluções

Entendimento do projeto:

• Estudo de entregas, referente aos meses de junho e julho de 2023. Por ser os dois meses com maior criticidade nas entregas. Tendo o maior número de entregas feitas em atraso.
Intuito do estudo: analisar a maior dificuldade, entre transportadoras e regiões. Visando melhorar os números e a satisfação dos clientes em 2024.
• Incluir uma aba informando as devoluções.
• Dados fictícios, criados por Allison Gomes.

Próximos passos

• Documentação
Definição: NOTION
Modelagem: LUCIDCHART
Banco de dados: SQL
Dashboard: Power BI
• Criar os relatórios no SQL e vincula-los
Relatório das NFs
Relatório de Regiões
• Excel
Relatório de Devoluções
• Vincular no Power BI e gerar apresentação

Etapas descritas do Notion

Modelagem das tabelas: Lucidchart

Banco de dados: SQL

Criação da tabela BASE DE NOTAS

CREATE TABLE [BASE DE NOTAS] (
[RAZAO SOCIAL TRANSPORTADOR] [VARCHAR] (150),
[NOME FANTASIA] [VARCHAR] (100),
[CNPJ TRANSPORTADOR] [CHAR] (14),
[EMBARCADOR] [CHAR] (12),
[CNPJ EMITENTE] [CHAR] (14),
[CIDADE ORIGEM] [VARCHAR] (100),
[UF ORIGEM] [CHAR] (2),
[NRO NF] [VARCHAR] (10),
[SERIE NF] [SMALLINT],
[ROMANEIO] [CHAR] (15),
[QTD VOLUMES] [VARCHAR] (5),
[PESO] [FLOAT],
[CUBAGEM] [FLOAT],
[VALOR UNITARIO] [MONEY],
[CNPJ CLIENTE] [CHAR] (14),
[CLIENTE] [VARCHAR] (150),
[CIDADE DESTINO] [VARCHAR] (100),
[UF DESTINO] [CHAR] (2),
[BAIRRO DESTINO] [VARCHAR] (100),
[LOGRADOURO DESTINO] [VARCHAR] (150),
[CEP DESTINO] [CHAR] (8),
[DATA EMISSAO] [DATE],
[DATA EMBARQUE] [DATE],
[DATA INI. TRANSP.] [DATE],
[PREVISÃO DE ENTREGA] [DATE],
[DATA ENTREGA OPERAÇÃO] [DATE],
[STATUS DE ENTREGA] [VARCHAR] (100),
[COD. TRANSP.] [CHAR] (9) NOT NULL PRIMARY KEY,
[MODAL] [VARCHAR] (10),
[TIPO DE CARGA] [VARCHAR] (20),
[CONDIÇÃO DE FRETE] [CHAR] (9),
[NATUREZA DA MERCADORIA] [CHAR] (21),
);

Criação da tabela REGIÕES

CREATE TABLE [REGIOES] (
[SIGLA] [CHAR] (2) NOT NULL PRIMARY KEY,
[REGIÃO] [VARCHAR] (12),
[BRASIL + SIGLA] [CHAR] (11),
[ESTADO] [VARCHAR] (25),
[CAPITAL] [VARCHAR] (25),
[LATITUDE] [FLOAT],
[LONGITUDE] [FLOAT],
);

Input dos dados nas tabelas:

Base de notas

Input automático

Baixar planilha (Excel Web) como .csv e vincular no SQL (Arquivo > Abrir > Arquivo = NovaBase3_SQL)

F5

Regiões

Input manual

Conferência da quantidade de linhas lançadas

Desenho do esquema do banco de dados criado

Otimizando a visualização, alterando o nome de algumas colunas, e utilizando filtro

Efetuando a junção entre as tabelas BASE_DE_NOTAS e REGIOES (INNER JOIN)

SELECT
B.[NOME FANTASIA] AS [TRANSPORTADORA],
B.[EMBARCADOR],
B.[QTD VOLUMES] [VOLUMES],
B.[PESO],
B.[VALOR UNITARIO],
B.[CLIENTE],
B.[CIDADE DESTINO],
R.[SIGLA] AS [UF],
B.[STATUS DE ENTREGA],
R.[REGIÃO],
R.[BRASIL + SIGLA] AS [BR+SIGLA]
FROM [BASE_DE_NOTAS] B
INNER JOIN [REGIOES] R ON
B.[UF DESTINO] = R.[SIGLA];

POWER BI

Tabela BASE_DE_NOTAS e REGIÕES importadas do SQL e tabela das Devoluções importadas diretamente do Excel

Criando uma nova coluna, FATURAMENTO TOTAL, contemplando [peso * valor unitario]

Coluna criada para otimizar e melhorar a apresentação dos status das entregas

Paleta de cores

1° Cor: #12122B
2° Cor: #383845
3° Cor: #5E5E5E
4° Cor: #848478
5° Cor: #D3D3B9

Resultado Dashboard

Link Power BI: DASHBOARD