Tutorial prático para construir um sistema de BI de e-commerce com Codex

O curso vem do E-commerce 108 e ensina a criar um sistema de BI de e-commerce com Codex. Ele conduz você a construir do zero, com CODEX, um sistema de BI de e-commerce realmente utilizável. O curso parte do ponto mais doloroso: dados dispersos em diversas plataformas, relatórios montados manualmente e chefes que precisam decidir sem conseguir números. Vamos usar programação com IA para percorrer toda a cadeia, da extração de dados, limpeza, modelagem e visualização até a geração automática de relatórios, para que você não precise quebrar a cabeça com código e ainda assim entregue um painel de dados reutilizável. É adequado para operadores de e-commerce, analistas de dados, profissionais que desejam migrar para programação com IA e gestores que querem tomar decisões orientadas por dados. Não é necessário conhecimento profundo de programação, basta acompanhar.

Este curso tem como linha principal cenários reais de operação de e-commerce e desconstroi o sistema de BI em etapas operacionais como levantamento de requisitos, definição de indicadores, modelo de dados, controle de permissões, integração entre front-end e back-end e otimização de desempenho. Durante o aprendizado, é possível concluir cada módulo na ordem do sumário e substituir os dados de exemplo pelos dados da própria loja, formando gradualmente modelos de relatório reutilizáveis. O curso enfatiza o fazer junto e a entregabilidade, sendo adequado para profissionais que desejam reduzir relatórios manuais, melhorar a eficiência na consulta de dados e usar IA para auxiliar na construção de sistemas. Por meio do treino do fluxo completo, é possível compreender melhor a relação entre indicadores de negócio e painéis de dados, fornecendo base para análises operacionais e decisões de gestão posteriores.

• 1.Conhecer o Codex e o BI: transformar 'quero enxergar o negócio' em requisitos concretos
• 2.Desconstruir indicadores de negócio: vendas, número de pedidos, ticket médio, margem bruta

• 3.Modelo de análise de produtos: SKU, categoria, volume de vendas e situação de giro
• 4.Modelo de análise de tráfego: relação entre impressões, cliques, conversão e retorno do investimento

• 5.Filtros e permissões: controlar conteúdos visíveis por loja, data e função
• 6.Integração front-end e back-end: exibir na página os dados reais do banco de dados
• 7.Otimização de experiência e desempenho: corrigir erros, ajustar layout, melhorar velocidade de carregamento

💡 Dica de estudo:O conteúdo do tutorial é baseado nas práticas do setor no momento da publicação; recomenda-se combiná-lo com as regras mais recentes da plataforma atual durante o estudo.