Análise de Pagamentos Olist
Análise em camadas com dbt sobre ~100 mil pedidos do e-commerce brasileiro para entender meios de pagamento e parcelamento.
PythonpandasBigQuerydbt Core
Arquitetura
Problema
Entender como consumidores brasileiros pagam em e-commerce — uso de cartão, boleto, voucher e parcelamento — é relevante para fintechs e empresas de benefícios que precisam desenhar produtos financeiros.
Solução
Pipeline ELT sobre o dataset público Olist/Kaggle (2016–2018, ~100 mil pedidos). Extração com Python, carga no BigQuery e modelagem em camadas com dbt: 5 modelos de staging, 2 intermediate e 3 marts analíticos, com DAG documentado e linhagem completa.
Resultados
- Cartão de crédito responde por mais de 70% do valor transacionado
- Ticket médio no crédito de R$ 163,32 em 3,51 parcelas, contra R$ 142–145 à vista no boleto/débito
- 26 testes automatizados passando, com DAG documentado e linhagem