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BI & AnalyticsSaúde

De 10 dias para 2 horas: BI financeiro para rede de clínicas

Resultado principal

Fechamento mensal de 10 dias → 2 horas

Stack utilizado

Power BIPythonPostgreSQLGoogle Cloud

Contexto

Uma rede de clínicas médicas com 4 unidades em Fortaleza-CE e faturamento anual de aproximadamente R$ 18M enfrentava um problema crônico: o fechamento financeiro mensal levava entre 8 e 12 dias para ser concluído.

O time financeiro de 3 pessoas passava a maior parte desse tempo coletando dados manualmente do sistema de gestão clínica, do sistema de planos de saúde (TISS), de planilhas de controle de custos e do sistema bancário — e tentando fazer tudo bater.

O problema

Entrevistando a equipe durante o diagnóstico, mapeamos os principais gargalos:

  • 4 fontes de dados sem integração: sistema de gestão (MV Hospitalar), banco (extratos CSV), planos de saúde (XMLs TISS) e controles manuais em Excel
  • Sem histórico estruturado: cada mês era feito do zero, sem base para comparação automática
  • Erros frequentes: discrepâncias entre o que os planos pagavam e o que estava faturado eram descobertas tardiamente
  • Retrabalho: a diretoria pedia ajustes e análises adicionais que reiniciavam parte do processo

O custo estimado desse processo: ~R$ 45.000/ano em horas de trabalho da equipe financeira, fora o custo de decisões tomadas com informações atrasadas.

A solução

Após o diagnóstico, propusemos e implementamos:

1. Pipeline de ingestão automatizado

  • Integração com a API do MV Hospitalar para extração diária de receitas e procedimentos
  • Parser automatizado de XMLs TISS para validação de pagamentos de planos
  • Importação automática de extratos bancários via OFX
  • Controles de Excel migrados para formulários web simples

2. Data Warehouse no PostgreSQL (Google Cloud SQL)

  • Modelo dimensional com tabelas de fato para receitas, pagamentos e custos
  • Histórico preservado desde 2022 (importação retroativa dos dados disponíveis)
  • Reconciliação automática entre faturamento e recebimentos de planos

3. Dashboards no Power BI

  • Dashboard executivo: DRE simplificado em tempo real, margem por unidade, inadimplência de planos
  • Dashboard operacional financeiro: receitas por especialidade, status de pagamentos por plano, fluxo de caixa
  • Dashboard de produtividade médica: procedimentos por especialista, ticket médio, taxa de retorno

4. Alertas automáticos

  • Notificação quando pagamento de plano está em atraso (>30 dias)
  • Alerta de variação de receita superior a 15% vs. média dos últimos 3 meses

Resultado

Indicador Antes Depois
Tempo de fechamento mensal 8–12 dias 1,5–2 horas
Tempo para responder pergunta ad-hoc 1–3 dias Minutos
Discrepâncias de planos identificadas 1–2 semanas após fechamento Em tempo real
Horas mensais da equipe financeira em consolidação ~120h ~8h

O projeto foi entregue em 28 dias. O payback calculado foi de 14 meses — mas a diretoria identificou R$ 280.000 em pagamentos de planos de saúde contestáveis já no primeiro mês de operação do sistema, o que acelerou dramaticamente o retorno.

Depoimento

"A gente tinha medo que um sistema assim fosse complexo demais para o nosso time. Foi exatamente o oposto — em 2 semanas todo mundo estava usando. Hoje eu fecho o mês em um dia e ainda sobra tempo para analisar os números de verdade."
— Gerente financeiro, identidade preservada


Este projeto faz parte do portfólio Data85. Dados financeiros e identificação do cliente foram anonimizados por cláusula de confidencialidade.

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