Operação Last Mile J&T Express

Filial São Paulo

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Acesse os principais indicadores da operação last mile do estado de São Paulo.

Entenda as prioridades, o que deve ser resolvido e planeje-se para resultados cada vez mais positivos.

Dashboards.

Visualize e interaja com painéis dinâmicos, transformando dados em insights valiosos para a sua operação.

Suspenso

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Quais links que devem ser utilizados pela operação? Simples. Clique e acesse.

Prestação de Contas

Expedido e Não Chegou

Motoristas Bloqueados

CTE Anormal/Incompletos

Responsáveis CX Brasil

Briefing Operacional

Report Ofensores SLA

Identificação de Devolução

Retidos e Sem Movimentação

Etapas.

Compreenda o processo da área de dados. Da coleta à análise, a área de dados transforma informações brutas em insights valiosos. Cada etapa garante qualidade, segurança e relevância, fornecendo uma base sólida para decisões estratégicas e eficiência operacional.

01

Coleta e Integração de Dados

Identificação e análise das fontes de dados.

Definição e configuração dos processos de extração de dados.

Criação de pipelines de dados para automatizar a coleta, se possível.

Estabelecimento de processos para a atualização e sincronização de dados.

01

Coleta e Integração de Dados

Identificação e análise das fontes de dados.

Definição e configuração dos processos de extração de dados.

Criação de pipelines de dados para automatizar a coleta, se possível.

Estabelecimento de processos para a atualização e sincronização de dados.

01

Coleta e Integração de Dados

Identificação e análise das fontes de dados.

Definição e configuração dos processos de extração de dados.

Criação de pipelines de dados para automatizar a coleta, se possível.

Estabelecimento de processos para a atualização e sincronização de dados.

02

Limpeza e Transformação de Dados

Tratamento de dados ausentes, duplicados e inconsistentes para aprimorar a qualidade dos dados.

Padronização de valores e formatos (ex.: datas, moedas) para garantir consistência.

Aplicação de transformações com base em regras de negócios para criar dados utilizáveis.

Validação dos dados transformados para verificar que eles atendem aos requisitos de qualidade.

02

Limpeza e Transformação de Dados

Tratamento de dados ausentes, duplicados e inconsistentes para aprimorar a qualidade dos dados.

Padronização de valores e formatos (ex.: datas, moedas) para garantir consistência.

Aplicação de transformações com base em regras de negócios para criar dados utilizáveis.

Validação dos dados transformados para verificar que eles atendem aos requisitos de qualidade.

02

Limpeza e Transformação de Dados

Tratamento de dados ausentes, duplicados e inconsistentes para aprimorar a qualidade dos dados.

Padronização de valores e formatos (ex.: datas, moedas) para garantir consistência.

Aplicação de transformações com base em regras de negócios para criar dados utilizáveis.

Validação dos dados transformados para verificar que eles atendem aos requisitos de qualidade.

03

Análise e Modelagem de Dados

Realização de análise exploratória de dados.

Escolha de técnicas de modelagem apropriadas.

Criação de visualizações, relatórios e dashboards para comunicação dos resultados à equipe.

Interpretação dos resultados dos modelos e extração de insights.

03

Análise e Modelagem de Dados

Realização de análise exploratória de dados.

Escolha de técnicas de modelagem apropriadas.

Criação de visualizações, relatórios e dashboards para comunicação dos resultados à equipe.

Interpretação dos resultados dos modelos e extração de insights.

03

Análise e Modelagem de Dados

Realização de análise exploratória de dados.

Escolha de técnicas de modelagem apropriadas.

Criação de visualizações, relatórios e dashboards para comunicação dos resultados à equipe.

Interpretação dos resultados dos modelos e extração de insights.

04

Monitoramento e Governança de Dados

Implementação de métricas e processos de monitoramento contínuo para avaliar a qualidade e integridade dos dados.

Revisão e atualização regular dos modelos para mantê-los adequados às novas demandas e mudanças no cenário de dados.

Aplicação de políticas de governança, segurança e conformidade para assegurar a proteção e privacidade dos dados.

Coleta de feedback dos stakeholders para refinamento constante e alinhamento com as metas organizacionais.

04

Monitoramento e Governança de Dados

Implementação de métricas e processos de monitoramento contínuo para avaliar a qualidade e integridade dos dados.

Revisão e atualização regular dos modelos para mantê-los adequados às novas demandas e mudanças no cenário de dados.

Aplicação de políticas de governança, segurança e conformidade para assegurar a proteção e privacidade dos dados.

Coleta de feedback dos stakeholders para refinamento constante e alinhamento com as metas organizacionais.

04

Monitoramento e Governança de Dados

Implementação de métricas e processos de monitoramento contínuo para avaliar a qualidade e integridade dos dados.

Revisão e atualização regular dos modelos para mantê-los adequados às novas demandas e mudanças no cenário de dados.

Aplicação de políticas de governança, segurança e conformidade para assegurar a proteção e privacidade dos dados.

Coleta de feedback dos stakeholders para refinamento constante e alinhamento com as metas organizacionais.