MVP e Workshop Looker Platform
Da dúvida à evidência: como a Niteo ajudou a Suzano a validar o Looker Platform para as análises estatísticas da área de Qualidade
Resultado
4 visualizações estatísticas implementadas no Looker Platform
Resumo
Um MVP construído com BigQuery, LookML e Looker, acompanhado de workshop, permitiu à Suzano avaliar a plataforma em um cenário real antes de qualquer decisão de expansão.
Contexto
A Suzano se apresenta como a maior produtora de celulose do mundo. Em seu site, informa capacidade anual de 13,4 milhões de toneladas de celulose e 1,7 milhão de toneladas de papel, com produtos fornecidos a mais de 100 países. São números institucionais, que não descrevem o projeto.
Dentro dessa operação, a área de Qualidade utilizava análises e relatórios para acompanhar seus indicadores. A empresa considerava o Looker Platform como solução analítica dentro do ecossistema Google Cloud, onde seus dados já estavam disponíveis no BigQuery.
Problema de negócio
Escolher uma plataforma de análise de dados não se resolve com uma comparação de funcionalidades em papel. A Suzano precisava saber, na prática, se o Looker Platform conseguiria reproduzir as análises estatísticas que a área de Qualidade considerava críticas, preservando as regras de negócio já utilizadas.
Havia também uma pergunta sobre pessoas. A plataforma precisava oferecer uma experiência adequada aos usuários de negócio, e a equipe precisava de conhecimento suficiente para avaliá-la com critério.
Impacto do problema
Sem essa validação, qualquer decisão sobre a evolução do ambiente analítico seria tomada com incerteza. O risco era descobrir limitações, adaptações necessárias ou dificuldades de uso somente depois de um investimento de maior escala.
O material fornecido não quantifica custos, tempo perdido ou perdas de produtividade no cenário anterior ao projeto.
Desafio
A validação não era trivial por quatro razões:
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Análises especializadas: o escopo ia além de dashboards executivos. Boxplot, histograma, dispersão e heatmap de correlação são gráficos estatísticos, menos comuns em painéis gerenciais. A documentação do Looker descreve os tipos de visualização disponíveis na plataforma. Era preciso comprovar na prática que os quatro poderiam ser entregues. O material não detalha a técnica usada em cada gráfico.
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Regras de negócio: métricas e indicadores da área de Qualidade precisavam ser verificados com a Suzano e representados em uma camada semântica.
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Performance e usabilidade: não bastava o gráfico ser tecnicamente possível. A experiência de uso fazia parte da avaliação desde o início.
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Adoção: os usuários precisavam compreender a plataforma para julgar sua aplicabilidade.
Estratégia
Começar por um recorte real. Em vez de uma implantação ampla, a Niteo concentrou o trabalho em funcionalidades críticas de uma única área. O escopo controlado permitia testar a plataforma com dados e regras reais e identificar limitações antes de um compromisso maior. Integrações adicionais e atividades de infraestrutura ficaram fora do escopo.
A escolha é coerente com a recomendação do Gartner para produtos de dados: priorizar casos de uso críticos para o negócio e entregar versões mínimas viáveis, reutilizáveis, que evoluem com o tempo. A referência contextualiza a abordagem e não comprova resultados do projeto (Top Trends in Data and Analytics for 2025).
Testar o caso difícil. A escolha de visualizações estatísticas avançadas, e não de painéis simples, colocou a plataforma diante das necessidades mais especializadas da área. Se esse cenário fosse atendido, a avaliação teria base mais sólida.
Definir as regras uma única vez. A Niteo organizou dimensões, métricas e regras em LookML, entre os dados e os gráficos. Segundo a documentação do Google Cloud, o LookML permite escrever cada expressão uma vez, em um só lugar, e reutilizá-la nas consultas geradas pela plataforma. Para a Suzano, isso significava avaliar também como seus indicadores seriam mantidos de forma consistente.
Unir construção e capacitação. O MVP foi acompanhado de um workshop. A avaliação deixou de ser apenas técnica e passou a ser compartilhada com os usuários.
Solução
A solução seguiu quatro frentes, todas ligadas às perguntas que a Suzano precisava responder:
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Entendimento: análise das funcionalidades existentes, mapeamento dos indicadores, validação das regras de negócio e definição das visualizações prioritárias com usuários-chave.
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Modelo semântico: conexão às bases disponibilizadas no BigQuery e modelagem em LookML, para representar medidas, dimensões e regras analíticas da área.
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Visualizações estatísticas: boxplot para analisar distribuição e valores discrepantes, histograma para frequência, gráfico de dispersão para a relação entre duas variáveis e heatmap para correlações entre múltiplas variáveis. Os gráficos passaram por validação e por ajustes de performance e usabilidade.
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Workshop e transferência de conhecimento: apresentação dos conceitos do Looker Platform, demonstração do MVP e explicação da relação entre BigQuery, LookML e Looker.
Transformação: antes × depois
| Aspecto | Antes | Depois |
|---|---|---|
| Aderência da plataforma | Dúvida sobre a capacidade do Looker de atender às análises da área de Qualidade. | MVP funcional com as quatro visualizações implementadas e apresentadas. |
| Regras de negócio | Representação em camada semântica ainda por avaliar. | Medidas, dimensões e regras modeladas em LookML no escopo do MVP. |
| Arquitetura | Integração entre dados e visualização ainda não testada nesse cenário. | Fluxo BigQuery, LookML e Looker validado em caso real. |
| Conhecimento dos usuários | Equipe sem contato prático com a plataforma. | Workshop e transferência de conhecimento realizados. |
| Base para decisão | Avaliação dependente de comparação teórica. | Validação técnica documentada e entrega formalizada. |
A tabela descreve entregas e capacidades validadas. Não presume adoção em produção nem substituição de ferramentas anteriores.
Resultados mensuráveis
Resultados medidos, conforme o dossiê. São números e registros de entrega.
| Entrega ou indicador | Resultado |
|---|---|
| Visualizações estatísticas implementadas | 4: boxplot, histograma, gráfico de dispersão e heatmap de correlação |
| MVP no Looker Platform | Desenvolvido e apresentado formalmente |
| Arquitetura validada | BigQuery como fonte de dados, LookML como camada semântica e Looker para exploração e visualização |
| Workshop Looker Platform | Realizado |
| Formalização | Proof of Execution produzido, documentos de encerramento e atestado de capacidade técnica preparados |
- Impacto qualitativo: avaliação prática da plataforma em caso real, contato dos usuários com uma camada semântica e base de decisão para os próximos passos.
Impacto estratégico
A Suzano passou a contar com evidência prática para decidir sobre seu ambiente analítico. A pergunta deixou de ser se a plataforma suportaria as análises da área de Qualidade e passou a ser como e quando evoluir, caso a empresa decida seguir.
O projeto também mostrou um caminho de menor risco para decisões de tecnologia: testar primeiro o requisito mais exigente, em escopo controlado, com os usuários presentes na avaliação.
Os efeitos sobre processos de qualidade, decisões e custos dependem de medição futura. O material não permite atribuí-los ao projeto.
Próximo capítulo
O dossiê não registra nova fase aprovada nem expansão do MVP para produção.
Como possibilidade, e não projeto aprovado, a Suzano pode usar os resultados da validação para definir os ajustes necessários a uma iniciativa mais ampla, levar a camada semântica a outros indicadores e medir uso, performance e adoção em cada etapa.