Você foi contratado como tech lead para resolver um problema crítico que afeta 10.000+ restaurantes no Brasil.
Maria, dona de 3 restaurantes em São Paulo:
- Vende através de 5 canais (balcão, iFood, Rappi, WhatsApp, app próprio)
- Tem 200+ produtos no cardápio
- Faz ~1.500 pedidos/semana
- Precisa tomar decisões diárias sobre estoque, preços, promoções
Hoje, Maria não consegue responder:
- "Qual produto vende mais na quinta à noite no iFood?"
- "Meu ticket médio está caindo. É por canal ou por loja?"
- "Quais produtos têm menor margem e devo repensar o preço?"
- "Meu tempo de entrega piorou. Em quais dias/horários?"
- "Quais clientes compraram 3+ vezes mas não voltam há 30 dias?"
Ela tem os dados, mas não consegue explorá-los.
Dashboards fixos mostram apenas visões pré-definidas. Power BI é complexo demais e genérico. Ela não tem time de dados.
Donos de restaurantes precisam de analytics customizável e flexível:
- Simples o suficiente para usar sem treinamento técnico
- Poderoso o suficiente para responder perguntas complexas
- Específico ao domínio (métricas de restaurante, não genéricas)
Maria tem acesso a:
- Valor total, itens, descontos, taxas
- Horário, data, canal, loja
- Status (completa, cancelada)
- Tempos (preparo, entrega)
- Nome, categoria, preço
- Vendidos em cada pedido
- Com opções/complementos
- Nome, contato, histórico
- Frequência de compra
- Ticket médio
- Canais e suas comissões
- Performance por loja
- Métodos de pagamento
Uma boa solução permite Maria:
-
Explorar dados livremente
- Sem depender de desenvolvedores
- Criando visualizações customizadas
- Filtrando por qualquer dimensão
-
Obter insights acionáveis
- Não apenas números, mas significado
- Comparações temporais
- Identificação de anomalias
-
Compartilhar com o time
- Gerente de loja vê sua performance
- Time de marketing vê produtos populares
- Sócio vê overview financeiro
Você deve usar o banco de dados PostgreSQL fornecido (500k vendas).
Tudo além disso é sua decisão arquitetural:
- Stack tecnológico
- Arquitetura (monolito, microserviços, serverless)
- Frontend framework
- Estratégia de cache
- Deployment
Você não precisa:
- Construir sistema de autenticação completo (mock básico serve)
- Integrar com sistemas externos
- Suportar multi-tenancy
- Escalar para milhões de usuários
Foque em resolver o problema core: analytics customizável e flexível.
- Como um usuário não-técnico criaria um dashboard?
- Como garantir queries rápidas mesmo com milhões de registros?
- Qual o trade-off entre flexibilidade e simplicidade?
- Como tornar insights visíveis, não apenas dados?
- O que diferencia analytics de restaurante de analytics genérico?
Não copie, mas inspire-se:
- Metabase: Simplicidade de query builder
- Looker: Modelagem de negócio
- Amplitude: UX de analytics
- Grafana: Flexibilidade de visualizações
- Sheets/Excel (Pivot Tables): Flexibilidade/adaptabilidade de visualizações
Maria deveria conseguir, em < 5 minutos:
- Ver overview do faturamento do mês
- Identificar os 10 produtos mais vendidos no delivery
- Comparar performance de duas lojas
- Exportar relatório para apresentar ao sócio
Se sua solução permite isso de forma intuitiva, você está no caminho certo.
Este é um problema real que afeta milhares de restaurantes. Como você o resolveria?