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Fynx
Plataforma de DadosVarejo·2025·5 meses

Uma fonte única de verdade no Microsoft Fabric para uma rede de varejo

Fim das três verdades: venda, estoque e margem de loja física e e-commerce consolidados em OneLake, servidos ao Power BI via Direct Lake.

Cliente: Rede varejista multicanal — sob NDA

1
Fonte única de verdade
Venda, estoque e margem com definição única.
Direct Lake
Relatórios rápidos
Sem cópia, mesmo sobre grande volume.
D+1
Dado atualizado
Resultado do dia disponível no dia seguinte, sem planilha.
Multicanal
Fontes unificadas
ERP, PDV, e-commerce e marketplaces.

O contexto

Uma rede varejista multicanal convivia com números divergentes entre ERP, PDV e e-commerce. Construímos uma plataforma de dados no Microsoft Fabric, com ingestão em OneLake, camadas bronze/silver/gold e um modelo semântico servido ao Power BI via Direct Lake — dando à empresa uma fonte única de verdade para venda, estoque e margem.

O desafio

  • Venda, estoque e margem tinham valores diferentes conforme o sistema consultado — ERP, PDV ou plataforma de e-commerce.
  • A diretoria pedia o resultado do dia e recebia números que não fechavam entre canais.
  • Relatórios eram montados manualmente em planilha, com atraso de dias e alto risco de erro.
  • Os relatórios antigos, em import, demoravam a atualizar e travavam com o crescimento do volume.
  • Faltava governança: cada área tinha sua definição de margem e de venda líquida.

A abordagem

01

Mapeamento das fontes

Levantamos ERP, PDV, e-commerce e marketplaces, com volumes, frequência e qualidade de cada origem.

02

Arquitetura no Fabric

Desenhamos a plataforma em OneLake com camadas bronze, silver e gold, e escolhemos Direct Lake para o Power BI.

03

Pipelines de ingestão

Implementamos ingestão e transformação com Data Factory e notebooks, com testes de qualidade e reconciliação.

04

Modelo semântico único

Padronizamos venda líquida, margem e estoque em um modelo semântico com medidas em DAX.

05

Dashboards por público

Entregamos painéis para diretoria, comercial e gestão de loja, cada um com o recorte que precisa.

06

Governança e adoção

Configuramos endorsement, RLS e treinamos as áreas para consumir dado confiável.

A solução

O problema não era falta de dado, era falta de acordo. Cada sistema estava certo dentro de si e errado em relação aos outros, porque ninguém tinha definido qual era o número oficial. Começamos estabelecendo essas definições com as áreas — o que é venda líquida, o que entra na margem — antes de escrever qualquer pipeline.

Com as definições acordadas, construímos a plataforma no Microsoft Fabric. A ingestão em OneLake organizou o dado bruto (bronze), tratado (silver) e pronto para consumo (gold), com reconciliação para garantir que o total batesse com a origem. O Data Factory orquestrou a carga, com monitoramento e alerta de falha.

Sobre a camada gold, criamos um modelo semântico único servido ao Power BI via Direct Lake — que lê o dado em escala sem cópia, resolvendo a lentidão dos relatórios antigos em import. Venda, estoque e margem passaram a ter uma definição só, em qualquer painel.

Entregamos dashboards por público: a diretoria com o resultado consolidado, o comercial com o detalhe por categoria e canal, e o gestor de loja com o que precisa de ação no dia. A governança — endorsement e RLS — garantiu que cada um visse dado confiável e apenas o que lhe cabe.

O resultado foi o fim das três verdades. A reunião de resultado deixou de ser debate sobre planilha e virou decisão sobre negócio, com um número em que todos confiam e que atualiza sozinho.

Stack

Microsoft FabricOneLakeDirect LakePower BIAzure Data FactoryDAXSQLPython

Este case foi entregue pela nossa prática de dados.

Ver o serviço relacionado

O que foi entregue

Ingestão em OneLake

Camadas bronze, silver e gold organizando o dado do bruto ao pronto para consumo.

Direct Lake no Power BI

Leitura em escala sem cópia, resolvendo a lentidão dos relatórios em import.

Modelo semântico único

Venda líquida, margem e estoque com definição única em toda a empresa.

Pipelines monitorados

Ingestão com Data Factory, testes de qualidade e alerta de falha.

Unificação multicanal

ERP, PDV, e-commerce e marketplaces em um só lugar.

Dashboards por público

Diretoria, comercial e gestão de loja, cada um com seu recorte.

Governança e RLS

Endorsement e segurança por linha para dado confiável e restrito.

Reconciliação de dados

Validação de que os totais batem com os sistemas de origem.

Antes, a reunião de segunda começava discutindo de quem era o número certo. Hoje começa decidindo o que fazer com ele.
Diretora Comercial — rede varejista (sob NDA)
Perguntas frequentes

Sobre este case

É o modo do Power BI de ler o dado direto do OneLake, sem importar nem consultar a fonte a cada interação. Combina a velocidade do import com o frescor do DirectQuery — ideal para grandes volumes de varejo.

Pode substituir ou conviver com ele. O Fabric unifica lakehouse, warehouse, pipelines e Power BI em uma plataforma. Avaliamos maturidade, volume e custo antes de recomendar migrar ou integrar.

Com definições acordadas com as áreas e reconciliação nos pipelines: validamos que os totais tratados batem com a origem antes de servir ao Power BI.

Depende do número de fontes e da qualidade do dado. Este projeto levou 5 meses. Uma primeira versão com as fontes principais costuma sair antes, e o resto entra em ondas.

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