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Diego AquinoAnalista de Dados e BI

Filosofia e ideias

Como eu penso dado.

Página secundária do site: escritos curtos, em primeira pessoa. Não são regras para os outros; são as decisões que eu repito nos meus projetos. Para a oferta, veja Serviços.

Dados que batem não são dados que concordam. São dados conferidos contra algo que não depende deles.

Diego Aquino · princípio central

Notas completas

Nota 01
  • conciliação
  • método

Bater não é o mesmo que estar certo

Dois sistemas podem concordar e estar errados juntos: a planilha copia o erro do relatório e o relatório copia o erro da planilha. Por isso conciliar começa por escolher uma fonte que não dependa das duas pontas.

Nos meus projetos essa fonte é o contrato, o extrato do banco ou a regra de negócio escrita, nunca o outro lado da comparação. Sem isso, “bateu” só quer dizer “são parecidos”.

Nota 02
  • IA
  • engenharia

IA para texto, código para conta

Modelos de linguagem leem contratos e redigem contestações bem. Fazem conta mal. Então a leitura e a redação ficam com a IA, e a aritmética fica com uma função pura, testada, com dinheiro em Decimal.

No auditor-de-repasses a IA escreve marcadores como {{impacto}} e o código preenche o valor do motor. Uma checagem acusa qualquer valor em reais que não tenha vindo dele.

Nota 03
  • conciliação
  • relatório

A divergência a favor também aparece

Relatório de conciliação costuma mostrar só o que foi cobrado a mais. Mas diferença a favor pode ser cobrada de volta depois ou revelar um parâmetro errado.

Eu listo as duas direções e separo o que é fato (a diferença) do que é decisão (contestar, ajustar, ignorar). A decisão fica com um humano.

Nota 04
  • SQL
  • Python

Dinheiro não é float

Centavos em ponto flutuante geram diferenças que só aparecem no fechamento, quando ninguém lembra de onde vieram.

Uso Decimal (ou inteiros em centavos) da leitura do arquivo até o relatório. É uma decisão pequena que evita uma conversa longa depois.

Nota 05
  • ETL
  • qualidade de dados

Mostre o que sobrou

Toda importação deixa linhas de fora: formato estranho, campo vazio, duplicidade. O problema não é deixar; é deixar em silêncio.

A importação do dashboard-precificacao relata cada linha ignorada e o motivo. Um pipeline honesto devolve sempre três coisas: o que entrou, o que saiu e o que ficou de fora.

Nota 06
  • portfólio
  • honestidade

Dado fictício, avisado

Meus projetos públicos usam dados fictícios ou sintéticos e dizem isso no topo do README. Cenário hipotético não vira resultado: não afirmo ganho, economia ou retorno que eu não medi.

Se um dia houver número de operação real, ele entra com a origem dele e com autorização de quem for dono do dado.

Em estudo

O que ainda estou aprendendo.

Estes itens são estudo, não experiência profissional, e ainda não têm projeto publicado:

  • SQL avançado
  • Modelagem de dados
  • Databricks / PySpark

Quando houver projeto, ele entra em Casos com o mesmo rigor dos outros seis.