Dashboard para Análise dos Atendimentos

Dashboard para Análise dos Atendimentos

Descrição e Justificativa

Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

Status: Finalizado

Equipe

Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Bruna Alice

Bacharela em ciências e tecnologia pela UFRN. Residente em Business Intelligence e Analytics, na JFRN. Busco novos conhecimentos e aprimoramento dos já adquiridos. 

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Fernando Murilo

Graduado em Engenharia de Computação com ênfase em Automação Industrial pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Atualmente residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal do RN.

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Nísia Chatbot

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Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

Status: Finalizado

Equipe

Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Laboratório de Inovação

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Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

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Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

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Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Sistema de Busca para Jurisprudência baseado no CRETA

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O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

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  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
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Acesso fácil

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Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

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Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

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Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Triagem de Perícias – Sinapses

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Higia

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Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

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Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

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Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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11-Atualização do GitJus

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Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

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O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

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Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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7-Servidor redundante de concessão de IP’s da rede (Microsoft DHCP de Alta Disponibilidade).

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Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

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Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Bacharela em ciências e tecnologia pela UFRN. Residente em Business Intelligence e Analytics, na JFRN. Busco novos conhecimentos e aprimoramento dos já adquiridos. 

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Fernando Murilo

Graduado em Engenharia de Computação com ênfase em Automação Industrial pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Atualmente residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal do RN.

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6-Autenticação/acesso com usuário e senha da rede nos switchs. (Servidor Radius integrado ao AD)

Dashboard para Análise dos Atendimentos

Descrição e Justificativa

Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

Status: Finalizado

Equipe

Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Bruna Alice

Bacharela em ciências e tecnologia pela UFRN. Residente em Business Intelligence e Analytics, na JFRN. Busco novos conhecimentos e aprimoramento dos já adquiridos. 

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Fernando Murilo

Graduado em Engenharia de Computação com ênfase em Automação Industrial pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Atualmente residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal do RN.

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10-Atualização e migração dos Bancos de Dados (sistemas internos)

Dashboard para Análise dos Atendimentos

Descrição e Justificativa

Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

Status: Finalizado

Equipe

Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Bruna Alice

Bacharela em ciências e tecnologia pela UFRN. Residente em Business Intelligence e Analytics, na JFRN. Busco novos conhecimentos e aprimoramento dos já adquiridos. 

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Fernando Murilo

Graduado em Engenharia de Computação com ênfase em Automação Industrial pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Atualmente residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal do RN.

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4-Atualização dos firmwares dos switches

Dashboard para Análise dos Atendimentos

Descrição e Justificativa

Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

Status: Finalizado

Equipe

Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Bacharela em ciências e tecnologia pela UFRN. Residente em Business Intelligence e Analytics, na JFRN. Busco novos conhecimentos e aprimoramento dos já adquiridos. 

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2-Segmentação da rede

Dashboard para Análise dos Atendimentos

Descrição e Justificativa

Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

Status: Finalizado

Equipe

Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Bruna Alice

Bacharela em ciências e tecnologia pela UFRN. Residente em Business Intelligence e Analytics, na JFRN. Busco novos conhecimentos e aprimoramento dos já adquiridos. 

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Graduado em Engenharia de Computação com ênfase em Automação Industrial pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Atualmente residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal do RN.

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Painel Gerencial

Dashboard para Análise dos Atendimentos

Descrição e Justificativa

Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

Status: Finalizado

Equipe

Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Hígia – Sistema Web de Informatização de formulários de perícias

Dashboard para Análise dos Atendimentos

Descrição e Justificativa

Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

Status: Finalizado

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Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Bacharela em ciências e tecnologia pela UFRN. Residente em Business Intelligence e Analytics, na JFRN. Busco novos conhecimentos e aprimoramento dos já adquiridos. 

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Fernando Murilo

Graduado em Engenharia de Computação com ênfase em Automação Industrial pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Atualmente residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal do RN.

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Triagem de Perícias – Sinapses

Dashboard para Análise dos Atendimentos

Descrição e Justificativa

Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

Estado Atual 

O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

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Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Central de Atendimento

Dashboard para Análise dos Atendimentos

Descrição e Justificativa

Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

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O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

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Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

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Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Manutenção dos Painéis

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Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

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  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

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O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

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Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

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Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Gestor Financeiro

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Durante a quarta turma da Residência em Tecnologia da Informação da Justiça Federal do Rio Grande do Norte (JFRN), o time de Business Intelligence realizou a coleta dos dados de atendimentos em diversas Varas e na Central de Atendimento da JFRN. Esses dados foram extraídos do aplicativo de conversa WhatsApp, usado para atendimento ao público.

Inicialmente, os dados coletados foram usados para o projeto Nísia, projeto iniciado pela terceira turma da Residência com foco na construção de um chatbot de atendimento para a JFRN, mas logo notou-se uma oportunidade de estudar os dados coletados e entender os perfis de atendimento, os pontos fortes e pontos que podem ser melhorados no serviço de atendimento da instituição.

O projeto tem como objetivo o estudo, tratamento e estruturação dos dados coletados e a construção de ferramentas visuais para facilitar o entendimento dos dados e possibilitar a criação de Insights para as áreas de atendimento.

Benefícios

Dentre os benefícios dos dashboards, pode-se citar:

  • Gerar métricas de performance para o atendimento;
  • Identificar o perfil do atendimento virtual realizado através do WhatsApp.

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O projeto foi finalizado com a disponibilização dos dashboards na plataforma Qlik, utilizando o histórico dos atendimentos realizados via WhatsApp no início do ano de 2023. Os painéis foram apresentados aos servidores das respectivas varas que cederam os dados para análise, com o objetivo de validar as métricas e indicadores elaborados, e, também, foram entregues relatórios contendo esses elementos.

Status: Finalizado

Equipe

Ney Oliveira

Graduado como Bacharel em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2017) com ênfase em informática. Depois descobriu python e a área de dados. Fez um Bootcamp de Engenharia de Dados na SoulCode Academy onde teve experiências com pipelines, PySpark e Google Cloud Platform. Conheceu em uma intensiva imersão os modernos BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e DataProc. Apaixonado por tecnologias e sempre buscando agregar novas 'soft skills'. Atualmente aluno residente no JFRN de Business Intelligence & Analytics pelo IMD/UFRN.

Patrícia Sayonara

Bacharel em Tecnologia da Informação (BTI) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), com certificação de estudos secundários em Bioinformática. Entre 2019 e 2021, foi bolsista de Iniciação Científica aplicando metodologias de análise de dados com Python em base de dados do Judiciário. Atualmente é residente do Programa de Residência em TI JFRN/IMD na área de Business Intelligence & Analytics.

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Matheus de Andrade

Residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal no Rio Grande do Norte e Aluno de Graduação em Engenharia de Software na Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bacharel em Tecnologia da Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Bruna Alice

Bacharela em ciências e tecnologia pela UFRN. Residente em Business Intelligence e Analytics, na JFRN. Busco novos conhecimentos e aprimoramento dos já adquiridos. 

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Fernando Murilo

Graduado em Engenharia de Computação com ênfase em Automação Industrial pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Atualmente residente de Pós-Graduação em Business Intelligence e Analytics na Justiça Federal do RN.

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