rafael setubal ®

Presença Digital

Transformando dados complexos em inteligência acionável.

Presença Digital
Presença Digital

Um produto de inteligência digital criado para transformar dados coletados de múltiplas fontes em análises, visualizações e insights acionáveis. O projeto envolveu a definição da experiência, arquitetura da informação e visualização dos dados, além da orquestração de AI, APIs e processos de scraping que alimentam o ecossistema.

ClientePense OpenABRAINC
Ano2026
ÁreaData IntelligenceB2BSaaSMercado Imobiliário
Meu papelProduct DesignerDeveloper
EscopoUX/UIData VisualizationInformation ArchitectureAI OrchestrationAPIsScaping
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Aviso de confidencialidade

Por acordo de confidencialidade com o cliente, o nome real da construtora analisada foi substituído por Construtora Exemplo e URLs/handles correspondentes foram anonimizados (ex.: construtoraexemplo.com.br, @construtoraexemplo). Todos os números, métricas, payloads, estrutura técnica e decisões de produto são reais e preservados — apenas identificadores foram trocados para fins de portfólio.

O desafio

O sistema reunia diferentes fontes de informação, indicadores e níveis de análise em uma única experiência. O desafio era organizar essa complexidade sem transformar a interface em uma barreira para quem precisava interpretar os dados e tomar decisões.

Quando informação demais vira ruído

Com diferentes indicadores, canais, empresas, períodos e dimensões de análise, a quantidade de informação poderia facilmente se transformar em sobrecarga. O trabalho de design começou pela definição de uma hierarquia que ajudasse o usuário a entender o que importa primeiro e aprofundar a análise quando necessário.
Visualização de benchmark do mercado com mais de 90 construtoras
Comparação multi-empresa com os mesmos indicadores lado a lado

Transformando complexidade em estrutura

A experiência foi organizada em diferentes níveis de leitura: uma visão geral para identificar mudanças rapidamente, visualizações para encontrar padrões e camadas de detalhe para aprofundar a análise.

Uma visão geral para começar

O dashboard concentra os principais sinais do sistema em uma visão executiva, permitindo identificar rapidamente mudanças, tendências e pontos que merecem atenção.
Dashboard do sistema com visão executiva dos principais indicadores

Comparar para entender

A comparação permite contextualizar o desempenho de uma empresa em relação ao mercado, tornando mais fácil identificar diferenças, movimentos e posições relativas.
Tela de comparação entre empresas com radar e indicadores lado a lado

Uma visão ampla do mercado

A visão de mercado reúne diferentes dimensões de análise para revelar movimentos, concentrações e mudanças de comportamento entre empresas e canais.
Visão de mercado com rankings, mapas e distribuição por dimensões de análise

Do panorama ao detalhe

A ficha aprofunda a análise de uma empresa específica, conectando indicadores, canais, evolução e contexto em uma única experiência.
Ficha detalhada de uma empresa com indicadores, canais e evolução

Entender o que mudou

A evolução transforma dados históricos em contexto, permitindo acompanhar crescimento, quedas, tendências e mudanças de comportamento ao longo do tempo.
Tela de evolução com séries históricas e tendências ao longo do tempo

Projetando para diferentes níveis de leitura

Gráficos, rankings, mapas, tabelas e indicadores foram utilizados de acordo com o tipo de pergunta que cada informação precisava responder. A intenção não era mostrar mais dados, mas tornar os dados certos mais fáceis de interpretar.

Por trás da interface

Por trás da experiência existe uma estrutura complexa de dados, regras e diferentes fontes de informação. O design atua como uma camada de tradução, transformando essa complexidade em uma experiência que pode ser compreendida e utilizada.
Diagrama da arquitetura em 7 camadas
Consolidação dos dados de diferentes fontes em uma estrutura única

Impacto mensurável

Além da experiência, o projeto trouxe impacto mensurável para a operação, traduzindo a organização dos dados em uma visão mais ampla sobre o comportamento digital monitorado.

Tempo por diagnóstico

80x

de 4h30 manuais para 3m20s automatizados — mesmo escopo, mesma profundidade de análise

Custo por análise

450x

de R$ 180 (analista júnior) para R$ 0,40 (engine completa, incluindo LLM)

Volume mensal

75x

de ~40 diagnósticos manuais para 3.000+ sustentáveis — sem aumentar headcount

Consistência entre análises

100%

todas as análises seguem o mesmo modelo determinístico — viés humano eliminado

Hallucination rate

0%

zero números inventados em produção — validação pós-IA garante grounding

Campos ausentes no output

1%

queda de 12,4% para 1,1% após adoção do contrato determinístico de parser

O que esse projeto me ensinou como designer

Trabalhar com um produto orientado por dados mudou a forma como penso sobre complexidade. Nem toda informação precisa estar disponível ao mesmo tempo — o papel da interface é ajudar o usuário a entender o que importa, no momento certo.
Um dos principais desafios foi encontrar o equilíbrio entre profundidade e clareza: preservar a riqueza dos dados sem transformar a experiência em sobrecarga.

Stack

  • Orquestração: n8n (self-hosted, Docker)
  • IA: OpenAI GPT-4 com structured output + validação pós-resposta
  • Busca: Yahoo SERP (raw HTML) + Jina AI Reader
  • Parsing: regex normalizada, extração semântica, cleaners determinísticos em JavaScript
  • APIs externas: Google PageSpeed Insights, Google Maps Places, social platforms (public endpoints)
  • Observabilidade: teste de canário diário, logging estruturado em JSON, alertas via webhook

Transformando complexidade em clareza

O projeto transformou um ecossistema complexo de dados em uma experiência mais estruturada, visual e acionável.
Mais do que organizar informações, o trabalho de design esteve em definir como a complexidade deveria ser apresentada — o que mostrar primeiro, o que aprofundar e como permitir que diferentes níveis de informação coexistissem sem comprometer a clareza.
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