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
Venda líquida diária
Loja física, app, marketplace e televendas consolidados
Venda líquida por região
Clique para abrir loja a loja
SKUs no recorte
Granularidade SKU-loja-dia, servida em Direct Lake
Painel ilustrativo com a estrutura entregue no projeto. Nomes e números são fictícios.
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
Mapeamento das fontes
Levantamos ERP, PDV, e-commerce e marketplaces, com volumes, frequência e qualidade de cada origem.
Arquitetura no Fabric
Desenhamos a plataforma em OneLake com camadas bronze, silver e gold, e escolhemos Direct Lake para o Power BI.
Pipelines de ingestão
Implementamos ingestão e transformação com Data Factory e notebooks, com testes de qualidade e reconciliação.
Modelo semântico único
Padronizamos venda líquida, margem e estoque em um modelo semântico com medidas em DAX.
Dashboards por público
Entregamos painéis para diretoria, comercial e gestão de loja, cada um com o recorte que precisa.
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
Este case foi entregue pela nossa prática de dados.
Ver o serviço relacionadoO 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.”
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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