Problema
Com cerca de 6 mil clientes e mais de 170 mil tarefas, a média esconde tudo. Um departamento muito atrasado e os outros em dia dão o mesmo número que todos um pouco atrasados.
E o número do dia engana. Estar com 90% no prazo no dia 8 parece ótimo, mas talvez só uma fração do mês tenha vencido até ali.
O que fiz
Um painel no Databricks Apps, em cima do lakehouse, que responde a duas perguntas:
- Onde está o atraso hoje. Por departamento (contábil, fiscal e DP): no prazo, fora do prazo ou em aberto. Cada pessoa vê o que é seu. O gerente desce até o operador; o coordenador vê a própria equipe.
- Onde ele vai estar. Tudo o que vai vencer, dia a dia, dividido pelas pessoas de cada carteira. Um pico de 100 tarefas por analista se resolve com antecedência, nunca no dia.
- Um chat em cima de tudo. Em vez de navegar por abas, o gestor pergunta ao painel e recebe a resposta com os mesmos dados que ele já pode ver.
Cerca de 50 gestores usavam o painel, e ele entrou nos rituais diários. Quem fez o SLA subir foi a operação. O papel dos dados foi mostrar onde.
Olhando para frente, o pico deixou de ser surpresa.
O que o forecast revelou
Muita tarefa vencia no mesmo dia sem motivo legal. Era configuração da ferramenta de tarefas. Os prazos foram diluídos ao longo do mês, sempre dentro do vencimento legal, e o trabalho parou de chegar em ondas.