Dashboards de BI em ambientes de varejo lidam com dados pessoais e sensíveis que exigem proteção rigorosa. Esta lição mostra como identificar campos críticos, aplicar anonimização em SQL, configurar máscaras no Superset e garantir conformidade com a LGPD.
Exportar dados do Apache Superset para alimentar CRM e campanhas de marketing exige entender formatos, limites e cuidados legais. Esta lição mostra como preparar, extrair e transferir insights do BI para ações práticas, sem violar a LGPD.
Um BI de varejo robusto depende de extrair dados do ERP sem travar o sistema principal. Esta lição mostra como planejar, agendar e monitorar cargas de dados, equilibrando atualização incremental e total, para garantir performance e confiabilidade.
Avaliar o impacto real de campanhas exige cruzar períodos e métricas históricas do ERP no BI. Esta lição mostra como identificar intervalos de campanha, montar queries para comparar desempenho e construir dashboards de acompanhamento quase em tempo real, respeitando as limitações dos campos documentados.
Para usar o Apache Superset com dados do Protheus ou da Linha Consinco, é preciso instalar o driver DB-API correto, configurar a URI de conexão e garantir que o acesso seja somente leitura. Essa lição mostra como instalar os drivers no Docker, montar a string de conexão para PostgreSQL, SQL Server e Oracle, e validar as permissões junto ao DBA.
Dashboards BI de varejo só entregam valor se forem rápidos, seguros e relevantes. Aqui você aprende a configurar filtros dinâmicos, papéis de usuário, limitar consultas e monitorar queries pesadas no Apache Superset, garantindo performance e governança mesmo com grandes volumes de dados.
A curva ABC identifica os produtos e clientes mais relevantes para o negócio, separando o que realmente importa do resto. Usando SQL sobre as tabelas SD2 (itens de nota), SB1 (produtos) e SA1 (clientes) do Protheus, você aprende a calcular e visualizar a curva ABC no Apache Superset, interpretando o resultado para decisões práticas.
Dimensionar o Apache Superset para BI de varejo exige medir o volume real de dados de vendas, estimar acessos simultâneos e entender os limites dos bancos homologados pelo TOTVS. O planejamento correto evita gargalos, lentidão e riscos ao ambiente produtivo, garantindo desempenho mesmo em cenários de alta concorrência.
O desempenho do BI depende mais de índices e particionamento do que de espaço em disco. Planejar corretamente esses recursos acelera consultas analíticas e evita travamentos no ERP.
Para extrair dados do Protheus com segurança e performance, é obrigatório entender o dicionário SX2 e criar um modelo próprio de BI, como o bi_varejo em PostgreSQL. Essa abordagem evita riscos ao ERP e garante flexibilidade para análises no Apache Superset.
Rodar o Apache Superset em contêiner Docker isola o BI do ambiente do ERP, facilita atualização e garante persistência dos dados. Esta lição mostra como estruturar o docker-compose oficial, instalar drivers extras e preparar o ambiente para integração segura com bancos TOTVS.
O caminho dos dados do Protheus ou Linha Consinco até o Apache Superset exige atenção técnica e contratual. Consultas diretas no banco de produção trazem riscos sérios; o uso de réplicas ou extrações é o padrão seguro para BI no varejo.
Nunca conecte o BI direto ao banco de produção do Protheus ou Consinco. O caminho seguro é criar uma réplica em PostgreSQL, garantindo performance e proteção dos dados operacionais. O Superset acessa essa réplica em modo somente leitura, usando drivers e dialetos corretos.
