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.

E-mail InstitucionalGitHub
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.

Perfil no LinkedInPerfil no GithubEmail
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. 

Perfil do LikendlnEmail
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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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

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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.

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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.

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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

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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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