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Nota técnica

Nota produto

Delivery Loss Intelligence: perda operacional por loja e turno

Extensão natural da Delivery Audit Platform: quantificar em R$ o impacto de cancelamento tardio, atrasos e erros — por unidade e janela operacional.

6 min de leitura alta planejamento
delivery perda-operacional kpi auditoria engenharia-de-dados financeiro
Stack: Python Parquet DuckDB ou SQL Streamlit ou BI

Visão geral

Evoluir o que já existe na Delivery Audit & Intelligence Platform de flags e severidade para monetização explícita da falha: quanto a operação deixa de ganhar ou deixa de economizar por tipo de evento, por loja e por turno.

Problema

Gestores enxergam volume e médias, mas não uma resposta direta a:

  • quanto cancelamento após preparo custou no mês, por loja;
  • se o prejuízo concentra em turno específico (abertura, pico, madrugada);
  • qual combinação (loja × tipo de falha × faixa horária) mais drenagem margem.

Sem isso, priorização vira opinião; com isso, vira orçamento.

Proposta de valor

Output central: séries e rankings em R$ estimado (com premissas versionadas), não só contagens.

  • Perda por flag_type agregada e drill-down loja/turno.
  • Comparativo mês a mês com mesma metodologia (evitar “mudança de régua”).
  • Opcional: intervalo (min/máx) quando premissa de custo unitário for incerta.

Diferencial

  • Reuso forte do motor de auditoria e do grão fact_orders já pensados no case.
  • Linguagem alinhada a CFO e operações: dinheiro, não só “taxa de erro”.

Dados e modelagem

  • Entrada: flags de auditoria + fatos de pedido já enriquecidos (Silver/Gold).
  • Tabela de premissas de custo (CSV/YAML versionado ou tabela assumption_versions): custo médio de item em preparo, taxa de comissão perdida, etc.
  • Métrica: estimated_loss consolidada e reconciliada com regras de negócio documentadas em docs/audit_rules.md.

Arquitetura sugerida (MVP)

  1. Job pós-auditoria que faz join pedido × flag × premissa vigente.
  2. Materialização de fact_operational_loss_daily (grão: dia, loja, turno, tipo_falha).
  3. Camada de apresentação: páginas Streamlit “Perda por loja” / “Por turno” ou export para Power BI.

MVP (escopo fechado)

  • 3 a 5 tipos de flag com custo parametrizado.
  • Dashboard com ranking de lojas e heatmap turno × tipo.
  • README de premissas: como o número foi calculado.

Riscos

  • Premissas erradas geram confiança falsa — documentar e versionar.
  • Misturar estimativa com contabilidade — deixar explícito que é indicador operacional.

Próximo passo

Definir arquivo de premissas mínimo e uma única visualização “ranking loja — mês corrente” sobre os Parquet atuais.