Construo dashboards, modelos analíticos e sistemas de reporting que transformam dados operacionais e financeiros em visão estratégica — para quem não tem tempo a perder.
Sou Dulcidónio Pegado, Analista de Dados com experiência em ambientes operacionais e corporativos reais — desde planeamento de manutenção industrial com ERP IFS até monitorização de KPIs em operações portuárias e análise monetária com dados públicos do Banco Nacional de Angola.
Trabalho com Power BI (DAX, Power Query), SQL Server, Python e Power Automate para construir dashboards que reduzem tempo de decisão, relatórios que eliminam trabalho manual e modelos de dados que transformam informação dispersa em visão estratégica clara.
O meu foco actual são oportunidades em Business Intelligence, análise de risco e sector financeiro — onde dados operacionais e financeiros precisam de se tornar decisões rápidas e fundamentadas.
Desenvolvimento de dashboards em Power BI para monitorização de KPIs de suporte técnico, análise de dados operacionais, criação de relatórios automatizados e suporte a sistemas informáticos.
Análise de dados operacionais para planeamento de manutenção, reduzindo retrabalho. Monitorização de KPIs de desempenho de equipamentos, aumentando disponibilidade. Desenvolvimento de relatórios analíticos para suporte à tomada de decisão. Utilização do ERP IFS para extração e análise de dados.
Explore alguns projectos que já desenvolvi — dashboards interactivos, análises e modelagem de dados.
Desenvolvido para apoiar a gestão financeira de uma empresa portuária na monitorização diária de liquidez. Permite identificar em segundos se o caixa está abaixo do threshold crítico, em que centro de custo está a pressão e qual a tendência do saldo acumulado — transformando dados financeiros dispersos numa visão executiva clara e accionável.
Desenvolvido com dados reais e públicos do Banco Nacional de Angola (BNA). Resolve o problema de acesso rápido a indicadores macroeconómicos dispersos em vários ficheiros Excel — consolidando reservas internacionais, base monetária, liquidez bancária e evolução da massa monetária (M1, M2, M3) num único dashboard interactivo. Os dados foram tratados e modelados em Python (Pandas) antes da visualização em Power BI.
Criado para responder à pergunta que toda a direcção comercial faz diariamente: estamos a bater a meta ou não, e porquê? O dashboard permite identificar quais os vendedores abaixo da meta, quais as categorias de produto com queda de volume e onde a gestão deve intervir — com drill-down por vendedor, gerente e período.
Desenvolvido para simular o ambiente analítico de um departamento de risco financeiro. Resolve o problema de identificar transacções suspeitas num volume elevado de dados — analisando padrões de comportamento, frequência por faixa horária, montantes atípicos e perfis de alto risco. Relevante para equipas de compliance, risco e auditoria em banca e seguros.
Desenvolvido para gestores de frota que precisam de saber, em tempo real, quais os veículos a gerar mais receita, quais os clientes com maior volume de locação e qual a previsão de facturamento para o mês. Elimina a dependência de folhas de cálculo manuais e centraliza toda a operação de frota numa visão analítica única.
Desenvolvido para directores de RH que precisam de responder rapidamente a questões sobre headcount, distribuição salarial e rotatividade — sem depender de relatórios manuais do departamento. Permite identificar departamentos com taxa de absentismo elevada, filiais com desequilíbrio salarial e tendências de demissão antes de se tornarem problemas críticos.
Projecto de engenharia e análise de dados end-to-end em SQL puro. Resolve o problema de estruturar dados transaccionais brutos numa arquitectura dimensional que suporta análise histórica eficiente — com tabelas de factos e dimensões (vendedores, clientes, produtos, tempo) modeladas em Star Schema. Inclui queries analíticas para ranking de produtos, sazonalidade de vendas e performance por região. Código disponível no GitHub.
Automatizei relatórios manuais com Power Automate — o que levava horas passou a correr sozinho.
Consolidei indicadores macroeconómicos do BNA dispersos em ficheiros Excel num único dashboard interactivo em Power BI, tratados e modelados com Python.
Dashboards de KPIs operacionais e financeiros que eliminam dependência de relatórios manuais.
Experiência com ERP IFS, operações portuárias e análise financeira — não apenas datasets académicos.
Visualizações limpas que executivos compreendem em segundos, sem precisar de explicação.
Modelagem dimensional em Star Schema com SQL puro — estrutura que suporta análise histórica eficiente.
Formação contínua que valida competências em análise de dados, BI e automação.
ENEB — Escuela de Negocios Europea de Barcelona
Universidade Metodista de Angola
Disponível para oportunidades em Business Intelligence e Análise de Risco — com foco no sector financeiro e petrolífero em Angola.