Dashboard - Inteligência Aeronáutica

Taxi Aereo Dashboard 1
Taxi Aereo Dashboard 2
Taxi Aereo Dashboard 3

Informações do Projeto

  • Categoria: Analytics / BI
  • Tipo: Dashboard Operacional
  • Status: Concluído
  • Dashboard: Acessar Dashboard →
Tecnologias:
Python Power BI Power Query (DAX) Finance

Dashboard de Inteligência Aeronáutica e Gestão de Ativos

Este projeto apresenta o desenvolvimento de uma solução de Business Intelligence voltada à gestão estratégica de ativos aeronáuticos, utilizando um dataset totalmente fictício e sintético gerado em Python para simular operações reais. A ferramenta centraliza a visibilidade sobre a performance operacional e financeira da frota, cobrindo o ciclo completo de modelagem dimensional de múltiplas fontes de dados (Voos, Receitas, Manutenção e Utilização). O objetivo é transformar registros brutos de voo em insights imediatos para a otimização da malha aérea e maximização da rentabilidade por aeronave.

A implementação desta solução permitiu unir o rigor técnico da modelagem à visão estratégica da gestão, facilitando a identificação rápida de aeronaves e rotas com baixa performance financeira. Através da análise estratificada de cancelamentos por motivo (técnico, meteorológico ou tripulação), o dashboard possibilita quantificar o custo de oportunidade e o impacto da ociosidade na frota. O impacto direto é uma tomada de decisão mais assertiva sobre precificação, alocação eficiente de recursos e projetos de melhoria contínua baseados no rigor dos dados cruzados de operação e finanças.

Principais Destaques

  • Visão Integrada Operacional & Financeira: Monitoramento dinâmico que conecta KPIs operacionais de Regularidade (%) e Pontualidade (%) diretamente aos resultados de Margem de Lucro e Receita por Hora Voada.
  • Diagnóstico de Impacto por Cancelamentos: Análise detalhada dos motivos de interrupção de voos para quantificar financeiramente o custo de oportunidade decorrente de falhas ou fatores externos.
  • Ranking de Rentabilidade por Ativo: Identificação precisa do Lucro Líquido e Margem por prefixo de aeronave, fundamental para decisões estratégicas sobre manutenção, renovação ou expansão da frota.
  • Modelagem de Dados Sintética e Robusta: Estrutura dimensional avançada no Power BI, baseada em um modelo de dados escalável criado via Python para simular a complexidade de sistemas de aviação reais.