Visão geral
iRestify é uma empresa canadense de PropTech que simplifica a manutenção e gestão de imóveis conectando proprietários, administradores e prestadores de serviços por meio de uma plataforma tecnológica. Quando entrei como estagiário, a liderança não tinha uma forma centralizada de monitorar o negócio — os dados viviam em múltiplos sistemas desconectados, e obter uma visão coerente do que estava acontecendo exigia esforço manual. Meu papel era mudar isso. Trabalhando diretamente com o product manager, construí a camada de inteligência de negócios da empresa do zero.
O desafio
A iRestify operava em vários sistemas simultaneamente — solicitações de serviço, contratos, finanças, canais de vendas — cada um gerando dados de forma isolada. A liderança não tinha visibilidade consolidada sobre a saúde operacional, as tendências de receita ou o desempenho dos canais. As decisões eram tomadas com informações incompletas ou atrasadas. O objetivo era construir um hub único onde todos esses dados convergissem, fossem processados com inteligência e emergissem como insights acionáveis para gerentes e diretores — o único público dessa ferramenta.
Meu papel e processo
Arquitetura de dados e integração
- Conexão do Google Data Studio (hoje Looker Studio) ao banco de dados MySQL da iRestify, estabelecendo pipelines de dados ao vivo de múltiplos sistemas internos para uma única camada de relatórios
- Mapeamento de todas as fontes de dados disponíveis e colaboração com o product manager para definir quais métricas eram genuinamente relevantes para a tomada de decisão versus ruído
- Estruturação da camada de dados para que os dashboards refletissem o estado atual do negócio conforme os sistemas eram usados, em vez de snapshots montados manualmente
Design de dashboards e framework de KPIs
- Design da suíte completa de dashboards do zero — cobrindo saúde operacional, relatórios financeiros por tipo de serviço e contrato, desempenho de canais de vendas e previsão de demanda
- Construção de frameworks de KPIs adaptados a cada audiência da liderança: o que um diretor de operações precisa ver é diferente do que um gerente de vendas acompanha
- Incorporação de análises de tendências e views de previsão para que a liderança pudesse identificar padrões e antecipar problemas, não apenas reagir a eles
- Aplicação das melhores práticas de visualização de dados para tornar dados densos e de múltiplas fontes legíveis e acionáveis de relance
Resultados e impacto
Os dashboards deram à liderança uma visibilidade que antes não tinha — revelando quais canais estavam abaixo do esperado e por quê. O projeto substituiu relatórios manuais e dispersos por uma camada de inteligência consolidada na qual a liderança podia se apoiar diariamente. Este trabalho foi realizado durante um estágio em paralelo aos meus estudos de Big Data Science & Analytics na Toronto School of Management, onde aplicava em produção o que aprendia em sala de aula.