Em quatro meses, a Profectum ajudou a Solar Coca-Cola a automatizar a extração de dados, centralizar informações sobre seus equipamentos no mercado e ampliar a capacidade de monitoramento da operação.

Geladeiras e freezers instalados em pontos de venda representam investimentos importantes para a Solar Coca-Cola. Saber onde esses equipamentos estão, como estão sendo utilizados e quando precisam de manutenção é fundamental para gerir esses ativos e orientar decisões operacionais.

O desafio era transformar essas informações em uma visão confiável e atualizada. Apesar da maturidade do time de Data Analytics da Solar, a extração manual de dados de diferentes fontes consumia tempo da equipe e dificultava o monitoramento automático dos indicadores.

Para acelerar essa evolução, a Solar contou com um Squad gerenciado pela Profectum, que complementou a equipe interna e viabilizou as entregas em quatro meses.

O ponto de partida

Mais controle sobre ativos distribuídos no mercado

A gestão de equipamentos instalados nos pontos de venda exige mais do que saber quantos ativos estão em operação. É necessário acompanhar sua localização, utilização e condição para apoiar decisões sobre manutenção, recuperação e alocação.

Quando as informações estão dispersas e dependem de extrações manuais, o acompanhamento perde agilidade. Isso dificulta a atualização dos indicadores e limita a capacidade de identificar situações que exigem atenção.

Para a Solar, esse controle é especialmente relevante. Equipamentos que permanecem com clientes após o encerramento de uma relação comercial, por exemplo, podem representar riscos patrimoniais e demandar ações de recuperação.

Entre 2021 e 2023, a companhia avançou na estruturação de sua capacidade analítica, substituindo processos em Excel por ferramentas como Python e Knime, desenvolvendo dashboards em Power BI e implementando um modelo de classificação. O monitoramento dos indicadores também evoluiu de parcial para total.

O próximo passo era consolidar os dados de diferentes fontes, recuperar o histórico dos equipamentos e automatizar a extração de informações do SAP. Com essa base estruturada, seria possível avançar na análise de retorno por ativo e ampliar a capacidade de monitoramento da operação.

O desafio não era a falta de conhecimento técnico, mas a necessidade de acelerar uma entrega estratégica sem sobrecarregar o time interno.

O que foi feito

Dados centralizados e automação com um squad gerenciado

A Profectum estruturou um squad,  gerenciado para conduzir a execução do projeto em conjunto com o time de Data Analytics da Solar. A companhia manteve o domínio do processo e das decisões de negócio, enquanto a Profectum acrescentou capacidade dedicada para acelerar a entrega.

Em quatro meses, o projeto avançou em cinco frentes:

1. Unificação das fontes de dados

Consolidação e padronização das informações em uma base única, com histórico dos equipamentos, para apoiar análises mais consistentes.

2. Automação da extração

Desenvolvimento de rotinas com SQL e Python para substituir a extração manual de dados do SAP e reduzir o esforço operacional recorrente.

3. Monitoramento dos indicadores

Evolução dos dashboards em Power BI, com visões por área e automatização do acompanhamento dos indicadores.

4. Metodologia de retorno por equipamento

Desenvolvimento de uma metodologia e de um simulador para estimar a probabilidade de retorno de cada ativo, ampliando os recursos disponíveis para a análise de desempenho.

5. Evolução para aplicações preditivas

Avanço do modelo preditivo e desenvolvimento da POC Meta Vendedor, aproximando a inteligência de dados das decisões tomadas em campo.

Todo o trabalho foi realizado com ferramentas já disponíveis na Solar, sem necessidade de adquirir uma nova plataforma para viabilizar o projeto.

Os resultados

236 horas mensais liberadas e mais acesso aos dados

Em quatro meses, a Solar ampliou sua capacidade de análise e reduziu o esforço dedicado às rotinas manuais de dados.

• 236 horas por mês liberadas na área de Ativos, com a redução do trabalho manual.

• De 40 para 500 usuários com acesso aos dashboards, ampliando a disponibilidade dos indicadores para as áreas de negócio.

• 60 acessos por dia, em média, demonstrando o uso recorrente das informações.

• Análise de retorno por equipamento, com metodologia e simulador dedicados à estimativa da probabilidade de retorno.

• Quatro meses para a entrega, do início do squad à conclusão do escopo reportado.

O impacto na rotina das equipes

“A gente conseguiu fazer com que muitas áreas de negócio passassem mais tempo analisando as informações do que fazendo ETL, captura e passando muito tempo na transformação dos dados. Isso passou realmente para o time de dados, e as áreas de negócio ganharam qualidade nas suas análises e na tomada de decisão!”

Celina Lima
Gerente de Data Analytics | Solar Coca-Cola

Da inteligência de dados à execução comercial

O projeto também abriu caminho para aplicações que aproximam a análise de dados da rotina operacional.

Um exemplo é a POC Meta Vendedor, iniciativa que prevê um aplicativo para orientar vendedores em campo sobre o que vender e para quem, com metas de volume integradas ao RED360. A aplicação foi direcionada inicialmente às operações de Salvador e Feira de Santana.

A iniciativa ilustra como uma estrutura de dados mais consistente pode apoiar decisões além da área de Analytics, conectando informações às atividades executadas na ponta da operação.

O status atual da POC deve ser confirmado antes da publicação.

O que fica para outras operações

A experiência da Solar Coca-Cola mostra que a maturidade analítica, por si só, não elimina gargalos operacionais. Para transformar dados em informação disponível para a tomada de decisão, também é necessário estruturar fontes, automatizar rotinas e garantir capacidade de execução.

Com um squad gerenciado, a Profectum complementou o time interno da Solar e acelerou a implementação de uma estrutura de dados que reduziu o esforço manual e ampliou o acesso aos indicadores.

Para empresas com operações distribuídas, ativos alocados em clientes e grandes volumes de dados, essa combinação pode ser decisiva para melhorar a visibilidade operacional e qualificar a gestão dos recursos.

Sua operação ainda depende de processos manuais para transformar dados em decisões?

Converse com a Profectum sobre como acelerar projetos de dados, automação e eficiência operacional.