Bem-vindo ao repositório do time de dados da Scheffer! Este documento server para alinhar as diretrizes, processos e ferramentas que utilizamos, bem como para fornecer uma visão geral do trabalho que realizamos para impulsionar a inovação e a inteligência de dados no setor de agronegócio.

O time de dados é uma equipe multidisciplinar dedicada a fornecer insights e soluções baseadas em dados para apoiar decisões estratégicas e operacionais da empresa. Trabalhamos com coleta, armazenamento, análise e modelagem de dados de várias fontes, tanto internas quanto externas, para melhorar a eficiência e a sustentabilidade das operações agrícolas.

1. Coleta e Integração de Dados:

   • Extrair dados de máquinas agrícolas, imagens de satélite, relatórios meteorólogicos, e sistemas internos.
   • Integrar e padronizar dados de diferentes fontes para análise consistente.

2. Análise e Modelagem de Dados:

   • Realizar análises exploratórias para identificar padrões e correlações relevantes.
   • Desenvolver modelos preditivos, como previsão de safras, otimização de uso de insumos e detecção de anomalias.

3. Dashboards e Relatórios:

   • Criar painéis de visualização de dados para monitoramento em tempo real e análise histórica.
   • Desenvolver relatórios executivos para apoiar as decisões estratégicas.

4. Data Engineering:

   • Manter e otimizar pipelines de dados, garantindo performance e confiabilidade.
   • Implementar ETL (Extração, Transformação e Carga) eficiente para integrar dados com precisão e rapidez.

5. Governança de Dados:

   • Garantir a qualidade, segurança e conformidade dos dados com as políticas internas e regulatórias.
   • Documentar e monitorar o uso dos dados em toda a organização.

1. Planejamento:

   • Definir os objetivos do projeto e as principais métricas de sucesso.
   • Alinhar com as equipes interessadas (ex: financeiro, agrícola, contabilidade) para identificar necessidades.

2. Coleta e Limpeza de Dados:

   • Extrair dados de fontes internas e externas
   • Limpar e transformar os dados para padronização

3. Modelagem e Análise:

   • Explorar os dados e construir modelos
   • Validar e ajustar os modelos para aumentar a precisão.

4. Desenvolvimento de Dashboards/Relatórios:

   • Criar visualizações claras e acionáveis
   • Atualizar regularmente os dashboards de acompanhamento

5. Revisão e Documentação:

   • Documentar processos e resultados no GitLab
   • Revisar a validar o trabalho em equipe.

1. Clone o repositório
2. Crie uma branch nova para sua contribuição (feature/nome-da-feature).
3. Envie um pull request com uma descrição detalhada das mudanças.
4. Participe das revisões de código, oferecendo feedback construtivo.

• Equipe de dados: bi@scheffer.agr.br
• Gestor do time: jusolu.luz@scheffer.agr.br

Agradecemos a todos que ajudam a fortalecer nosso trabalho e garantir que os dados se tornem um diferencial competitivo para a empresa!