🧠 Company Data Transformation Project

Este projeto demonstra o processo completo de modelagem e transformação de dados relacionais para integração em um ambiente de Business Intelligence (Power BI).
A base é composta por dados de uma empresa fictícia com colaboradores, departamentos, dependentes e projetos.

🎯 Objetivos

• Validar e padronizar os tipos de dados nas tabelas.
• Tratar valores nulos e definir regras de substituição.
• Modelar relações entre entidades (departamentos, funcionários, projetos, etc).
• Criar consultas SQL para preparar os dados para importação no Power BI.
• Produzir um modelo relacional limpo e pronto para análise.

🗃️ Estrutura do Banco de Dados Original

As tabelas originais incluem:

• employee
• department
• dependent
• dept_locations
• project
• works_on

Cada tabela foi inspecionada e validada conforme as diretrizes de transformação.

🛠️ O que foi feito?

1. Extração inicial — juntei Department e Dept_Locations

   • Para começar puxei os departamentos já combinados com suas localizações diretamente do banco de dados. Usei a query abaixo (executada no banco azure_company):

   SELECT CONCAT(d.Dname, ' - ', dl.Dlocation) AS Dname,
          d.Dnumber,
          d.Mgr_ssn,
          d.Mgr_start_date,
          d.Dept_create_date
   FROM azure_company.departament d
   INNER JOIN azure_company.dept_locations dl
     ON d.Dnumber = dl.Dnumber;

2. Inspeção de cabeçalhos e tipos

   • Verifiquei cada tabela (employees, dependents, projects, department, dept_locations) para garantir nomes consistentes e tipos corretos (int, varchar, date, double).

3. Normalização e separação de colunas complexas

   • Separei colunas como Address em partes (Rua, Cidade, Estado) para facilitar filtros no PowerBI.

4. Mescla de Consultas: Employee ↔ Department

   • Usei LEFT JOIN (pelo próprio PowerBI) para garantir que todos os empregados aparecessem, mesmo que algum departamento estivesse com inconsistência.

5. Mescla de Consultas: Employee ↔ Manager

   • Criei a relação entre funcionário e seu gerente, através de uma autojunção.

6. Mescla de Colunas: Criação da coluna FullName

   • Mesclei Fname e Lname em uma única coluna, pela própria função dentro do PowerBI.

7. Agrupamento

   • Agrupei os funcionários por gerente para identificar o número de subordinados.

8. Eliminação de colunas desnecessárias

   • Removi colunas auxiliares (como Minit, IDs intermediários, etc.), mantendo apenas as informações relevantes para análise.

9. Criação dos Dashboards

   • Carreguei os dados limpos, e iniciei as análises.

📇 Dashboard Final