Resumo

Uma empresa farmacêutica global automatizou seu pipeline de relatórios usando AWS, Python e Power BI, permitindo insights diários, reduzindo a carga de trabalho manual e reduzindo os custos de licenciamento em 50%.

Desafio

A divisão suíça de uma empresa farmacêutica global dependia de processos de emissão de relatórios manuais e propensos a erros. Os relatórios eram gerados mensalmente, exigindo downloads manuais de dados de várias fontes, o que consumia tempo e recursos significativos. Essas ineficiências limitaram a capacidade da empresa de tomar decisões oportunas e manter a precisão dos dados.

O objetivo era automatizar e simplificar o processo de emissão de relatórios para reduzir a carga de trabalho manual, melhorar a precisão e aumentar a frequência das atualizações de dados. Era necessária uma solução escalável e flexível para integrar várias fontes de dados e dar suporte aos relatórios diários.

Solução

A Marlabs desenvolveu uma solução abrangente e automatizada de relatórios usando serviços da AWS, Python e Power BI.

Coleta e ingestão de dados

Na primeira fase, a equipe automatizou a extração de dados de várias fontes, incluindo Salesforce, IQVIA, SFTP, e-mails e S3. Isso garantiu a ingestão confiável e escalável de dados no sistema. As configurações de conectividade foram estabelecidas para cada fonte e as verificações iniciais de validação foram implementadas para garantir a integridade dos dados desde o início.

Processamento e armazenamento de dados

A segunda fase se concentrou na organização e armazenamento de dados em camadas estruturadas — bronze, prata e ouro — em um banco de dados PostgreSQL hospedado no AWS RDS. Essa abordagem em camadas permitiu a transformação e o armazenamento consistentes de dados. A equipe também otimizou o banco de dados para desempenho e escalabilidade, garantindo que ele pudesse lidar com volumes crescentes de dados.

Relatórios e automação

Na fase final, os relatórios automatizados foram implementados usando o Power BI e sua API REST. Os relatórios eram atualizados diariamente, fornecendo informações oportunas com maior precisão. A equipe desenvolveu e validou painéis do Power BI, atualizações automatizadas de dados e configurou o monitoramento para garantir desempenho e confiabilidade consistentes.

Resultados

A solução baseada na AWS proporcionou melhorias mensuráveis:

• Relatórios diários ativados: Aumento da frequência de relatórios de mensal para diário, fornecendo informações oportunas.
• Eliminação da carga de trabalho manual: A extração e o processamento automatizados de dados reduziram as tarefas repetitivas.
• Precisão de dados aprimorada: O tratamento centralizado e automatizado minimizou os erros.
• Eficiência de custo alcançada: Reduziu os custos operacionais e de licenciamento em 50%.
• Solução de nuvem escalável: Os serviços da AWS apoiaram a integração de novas fontes de dados e volumes crescentes.

Impacto

A iniciativa de automação trouxe benefícios duradouros:

• Relatórios diários habilitados para insights oportunos
• Eliminou o tratamento manual de dados
• Precisão aprimorada em todos os relatórios
• Alcançou uma redução de custos de 50%
• Integração de dados escalável suportada
• Fluxos de trabalho de análise simplificados