Métricas Avançadas
Visão Geral
O módulo de métricas avançadas fornece análises comparativas e preditivas para o fluxo de aprovação por alçada. Estas métricas permitem comparar desempenho entre diferentes períodos, identificar tendências e prever comportamentos futuros, oferecendo insights estratégicos para tomada de decisão.
Endpoints
1. Dashboard de Métricas Avançadas
Retorna todas as métricas avançadas (comparativas e preditivas) consolidadas em um único endpoint.
GET /api/metricas-avancadas/dashboard
Parâmetros de Consulta
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| periodo_atual_inicio | string (date-time) | Não | Data inicial do período atual (formato: YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ) |
| periodo_atual_fim | string (date-time) | Não | Data final do período atual (formato: YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ) |
| periodo_comparativo_inicio | string (date-time) | Não | Data inicial do período comparativo (formato: YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ) |
| periodo_comparativo_fim | string (date-time) | Não | Data final do período comparativo (formato: YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ) |
| tipo_analise_id | uuid | Não | Filtrar por tipo de análise |
| nivel_alcada_id | uuid | Não | Filtrar por nível de alçada |
Exemplo de Requisição (cURL)
curl -X GET \
'http://localhost:3000/api/metricas-avancadas/dashboard?periodo_atual_inicio=2025-05-01T00:00:00Z&periodo_atual_fim=2025-05-31T23:59:59Z&periodo_comparativo_inicio=2025-04-01T00:00:00Z&periodo_comparativo_fim=2025-04-30T23:59:59Z' \
-H 'x-api-key: eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...'
Exemplo de Requisição (JavaScript - Fetch API)
const token = localStorage.getItem('token');
fetch('http://localhost:3000/api/metricas-avancadas/dashboard?periodo_atual_inicio=2025-05-01T00:00:00Z&periodo_atual_fim=2025-05-31T23:59:59Z&periodo_comparativo_inicio=2025-04-01T00:00:00Z&periodo_comparativo_fim=2025-04-30T23:59:59Z', {
method: 'GET',
headers: {
'x-api-key': token
}
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log('Dashboard de métricas avançadas:', data))
.catch(error => console.error('Erro ao buscar dashboard de métricas avançadas:', error));
Exemplo de Requisição (Node.js - Axios)
const axios = require('axios');
const token = 'eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...';
axios.get('http://localhost:3000/api/metricas-avancadas/dashboard', {
params: {
periodo_atual_inicio: '2025-05-01T00:00:00Z',
periodo_atual_fim: '2025-05-31T23:59:59Z',
periodo_comparativo_inicio: '2025-04-01T00:00:00Z',
periodo_comparativo_fim: '2025-04-30T23:59:59Z'
},
headers: {
'x-api-key': token
}
})
.then(response => {
console.log('Dashboard de métricas avançadas:', response.data);
})
.catch(error => console.error('Erro ao buscar dashboard de métricas avançadas:', error));
Resposta de Sucesso (200 OK)
{
"comparativo": {
"periodos": {
"atual": {
"inicio": "2025-05-01T00:00:00Z",
"fim": "2025-05-31T23:59:59Z"
},
"comparativo": {
"inicio": "2025-04-01T00:00:00Z",
"fim": "2025-04-30T23:59:59Z"
}
},
"volume": {
"atual": {
"total_analises": 120,
"concluidas": 110,
"pendentes": 10
},
"comparativo": {
"total_analises": 100,
"concluidas": 95,
"pendentes": 5
},
"variacao": {
"total_analises": {
"absoluta": 20,
"percentual": 20.0,
"tendencia": "aumento"
},
"concluidas": {
"absoluta": 15,
"percentual": 15.79,
"tendencia": "aumento"
},
"pendentes": {
"absoluta": 5,
"percentual": 100.0,
"tendencia": "aumento"
}
}
},
"tempo_medio": {
"atual": {
"geral": {
"tempo_medio_dias": 3.2,
"tempo_medio_horas": 76.8
}
},
"comparativo": {
"geral": {
"tempo_medio_dias": 3.5,
"tempo_medio_horas": 84.0
}
},
"variacao": {
"geral": {
"absoluta_dias": -0.3,
"percentual": -8.57,
"tendencia": "melhoria"
}
}
},
"taxa_aprovacao": {
"atual": {
"aprovadas_percentual": 70.83,
"reprovadas_percentual": 20.83
},
"comparativo": {
"aprovadas_percentual": 68.0,
"reprovadas_percentual": 22.0
},
"variacao": {
"aprovadas_percentual": {
"absoluta": 2.83,
"percentual": 4.16,
"tendencia": "melhoria"
},
"reprovadas_percentual": {
"absoluta": -1.17,
"percentual": -5.32,
"tendencia": "melhoria"
}
}
},
"sla": {
"atual": {
"cumprimento_percentual": 86.36
},
"comparativo": {
"cumprimento_percentual": 82.0
},
"variacao": {
"cumprimento_percentual": {
"absoluta": 4.36,
"percentual": 5.32,
"tendencia": "melhoria"
}
}
}
},
"preditivo": {
"previsao_tempo": {
"analises_em_andamento": [
{
"analise_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"codigo": "ANL-2025-0001",
"nivel_atual": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440002",
"nome": "Analista",
"ordem": 1
},
"tempo_decorrido_dias": 2.5,
"previsao_conclusao": "2025-06-05T14:30:00Z",
"dias_restantes_estimados": 2.0,
"probabilidade_cumprimento_sla": 85.0
}
],
"media_geral": {
"dias_estimados_conclusao": 3.2,
"intervalo_confianca": "±0.5 dias"
}
},
"previsao_carga": {
"proximos_7_dias": {
"novas_analises_estimadas": 25,
"conclusoes_estimadas": 30,
"balanco_estimado": -5
},
"proximos_30_dias": {
"novas_analises_estimadas": 110,
"conclusoes_estimadas": 105,
"balanco_estimado": 5
},
"por_nivel": [
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440002",
"nome": "Analista",
"ordem": 1
},
"carga_atual": 30,
"carga_estimada_7_dias": 35,
"variacao_percentual": 16.67
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440030",
"nome": "Gestor",
"ordem": 2
},
"carga_atual": 12,
"carga_estimada_7_dias": 15,
"variacao_percentual": 25.0
}
]
},
"gargalos_potenciais": [
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440030",
"nome": "Gestor",
"ordem": 2
},
"risco": "alto",
"motivo": "Aumento de 25% na carga estimada com capacidade atual limitada",
"impacto_estimado_sla": "Redução de 10% no cumprimento de SLA",
"recomendacao": "Aumentar capacidade de análise neste nível ou redistribuir carga"
}
]
}
}
2. Análises Comparativas entre Períodos
Retorna métricas comparativas entre dois períodos distintos.
GET /api/metricas-avancadas/comparativo
Parâmetros de Consulta
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| periodo_atual_inicio | string (date-time) | Não | Data inicial do período atual (formato: YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ) |
| periodo_atual_fim | string (date-time) | Não | Data final do período atual (formato: YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ) |
| periodo_comparativo_inicio | string (date-time) | Não | Data inicial do período comparativo (formato: YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ) |
| periodo_comparativo_fim | string (date-time) | Não | Data final do período comparativo (formato: YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ) |
| tipo_comparacao | string | Não | Tipo de comparação: "personalizado" (padrão), "mes_anterior", "ano_anterior", "trimestre_anterior" |
| tipo_analise_id | uuid | Não | Filtrar por tipo de análise |
| nivel_alcada_id | uuid | Não | Filtrar por nível de alçada |
Exemplo de Requisição (cURL)
curl -X GET \
'http://localhost:3000/api/metricas-avancadas/comparativo?tipo_comparacao=mes_anterior' \
-H 'x-api-key: eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...'
Exemplo de Requisição (JavaScript - Fetch API)
const token = localStorage.getItem('token');
fetch('http://localhost:3000/api/metricas-avancadas/comparativo?tipo_comparacao=mes_anterior', {
method: 'GET',
headers: {
'x-api-key': token
}
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log('Análise comparativa:', data))
.catch(error => console.error('Erro ao buscar análise comparativa:', error));
Resposta de Sucesso (200 OK)
{
"periodos": {
"atual": {
"inicio": "2025-05-01T00:00:00Z",
"fim": "2025-05-31T23:59:59Z",
"descricao": "Maio/2025"
},
"comparativo": {
"inicio": "2025-04-01T00:00:00Z",
"fim": "2025-04-30T23:59:59Z",
"descricao": "Abril/2025"
},
"tipo_comparacao": "mes_anterior"
},
"volume": {
"atual": {
"total_analises": 120,
"concluidas": 110,
"pendentes": 10,
"aprovadas": 85,
"reprovadas": 25,
"canceladas": 10
},
"comparativo": {
"total_analises": 100,
"concluidas": 95,
"pendentes": 5,
"aprovadas": 68,
"reprovadas": 22,
"canceladas": 10
},
"variacao": {
"total_analises": {
"absoluta": 20,
"percentual": 20.0,
"tendencia": "aumento"
},
"concluidas": {
"absoluta": 15,
"percentual": 15.79,
"tendencia": "aumento"
},
"pendentes": {
"absoluta": 5,
"percentual": 100.0,
"tendencia": "aumento"
},
"aprovadas": {
"absoluta": 17,
"percentual": 25.0,
"tendencia": "aumento"
},
"reprovadas": {
"absoluta": 3,
"percentual": 13.64,
"tendencia": "aumento"
},
"canceladas": {
"absoluta": 0,
"percentual": 0.0,
"tendencia": "estavel"
}
}
},
"tempo_medio": {
"atual": {
"geral": {
"tempo_medio_dias": 3.2,
"tempo_medio_horas": 76.8
},
"por_nivel": [
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440002",
"nome": "Analista",
"ordem": 1
},
"tempo_medio_dias": 1.5,
"tempo_medio_horas": 36.0
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440030",
"nome": "Gestor",
"ordem": 2
},
"tempo_medio_dias": 1.2,
"tempo_medio_horas": 28.8
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440031",
"nome": "Diretor",
"ordem": 3
},
"tempo_medio_dias": 0.5,
"tempo_medio_horas": 12.0
}
]
},
"comparativo": {
"geral": {
"tempo_medio_dias": 3.5,
"tempo_medio_horas": 84.0
},
"por_nivel": [
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440002",
"nome": "Analista",
"ordem": 1
},
"tempo_medio_dias": 1.7,
"tempo_medio_horas": 40.8
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440030",
"nome": "Gestor",
"ordem": 2
},
"tempo_medio_dias": 1.3,
"tempo_medio_horas": 31.2
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440031",
"nome": "Diretor",
"ordem": 3
},
"tempo_medio_dias": 0.5,
"tempo_medio_horas": 12.0
}
]
},
"variacao": {
"geral": {
"absoluta_dias": -0.3,
"percentual": -8.57,
"tendencia": "melhoria"
},
"por_nivel": [
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440002",
"nome": "Analista",
"ordem": 1
},
"absoluta_dias": -0.2,
"percentual": -11.76,
"tendencia": "melhoria"
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440030",
"nome": "Gestor",
"ordem": 2
},
"absoluta_dias": -0.1,
"percentual": -7.69,
"tendencia": "melhoria"
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440031",
"nome": "Diretor",
"ordem": 3
},
"absoluta_dias": 0.0,
"percentual": 0.0,
"tendencia": "estavel"
}
]
}
},
"taxa_aprovacao": {
"atual": {
"aprovadas_percentual": 70.83,
"reprovadas_percentual": 20.83,
"canceladas_percentual": 8.34
},
"comparativo": {
"aprovadas_percentual": 68.0,
"reprovadas_percentual": 22.0,
"canceladas_percentual": 10.0
},
"variacao": {
"aprovadas_percentual": {
"absoluta": 2.83,
"percentual": 4.16,
"tendencia": "melhoria"
},
"reprovadas_percentual": {
"absoluta": -1.17,
"percentual": -5.32,
"tendencia": "melhoria"
},
"canceladas_percentual": {
"absoluta": -1.66,
"percentual": -16.6,
"tendencia": "melhoria"
}
}
},
"sla": {
"atual": {
"cumprimento_percentual": 86.36,
"vencidos_percentual": 13.64
},
"comparativo": {
"cumprimento_percentual": 82.0,
"vencidos_percentual": 18.0
},
"variacao": {
"cumprimento_percentual": {
"absoluta": 4.36,
"percentual": 5.32,
"tendencia": "melhoria"
},
"vencidos_percentual": {
"absoluta": -4.36,
"percentual": -24.22,
"tendencia": "melhoria"
}
}
}
}
3. Análises Preditivas
Retorna previsões de tempo, carga futura e identificação de gargalos potenciais.
GET /api/metricas-avancadas/previsao
Parâmetros de Consulta
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| analise_id | uuid | Não | ID da análise para previsão específica |
| horizonte_dias | integer | Não | Horizonte de previsão em dias (padrão: 30) |
| tipo_analise_id | uuid | Não | Filtrar por tipo de análise |
| nivel_alcada_id | uuid | Não | Filtrar por nível de alçada |
Exemplo de Requisição (cURL)
curl -X GET \
'http://localhost:3000/api/metricas-avancadas/previsao?horizonte_dias=15' \
-H 'x-api-key: eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...'
Exemplo de Requisição (Node.js - Axios)
const axios = require('axios');
const token = 'eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...';
axios.get('http://localhost:3000/api/metricas-avancadas/previsao', {
params: {
horizonte_dias: 15
},
headers: {
'x-api-key': token
}
})
.then(response => {
console.log('Análise preditiva:', response.data);
})
.catch(error => console.error('Erro ao buscar análise preditiva:', error));
Resposta de Sucesso (200 OK)
{
"data_referencia": "2025-06-03T00:00:00Z",
"horizonte_dias": 15,
"previsao_tempo": {
"analises_em_andamento": [
{
"analise_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"codigo": "ANL-2025-0001",
"tipo_analise": "Análise de Crédito",
"nivel_atual": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440002",
"nome": "Analista",
"ordem": 1
},
"tempo_decorrido_dias": 2.5,
"previsao_conclusao": "2025-06-05T14:30:00Z",
"dias_restantes_estimados": 2.0,
"probabilidade_cumprimento_sla": 85.0,
"fatores_influencia": [
"Complexidade média",
"Analista com bom histórico de produtividade",
"Volume atual de trabalho moderado"
]
},
{
"analise_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
"codigo": "ANL-2025-0002",
"tipo_analise": "Análise de Garantias",
"nivel_atual": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440030",
"nome": "Gestor",
"ordem": 2
},
"tempo_decorrido_dias": 1.2,
"previsao_conclusao": "2025-06-06T10:15:00Z",
"dias_restantes_estimados": 3.0,
"probabilidade_cumprimento_sla": 92.0,
"fatores_influencia": [
"Baixa complexidade",
"Gestor com alto índice de produtividade",
"Poucos casos pendentes"
]
}
],
"media_geral": {
"dias_estimados_conclusao": 3.2,
"intervalo_confianca": "±0.5 dias",
"por_tipo_analise": [
{
"tipo_analise": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440040",
"nome": "Análise de Crédito"
},
"dias_estimados_conclusao": 3.5,
"intervalo_confianca": "±0.6 dias"
},
{
"tipo_analise": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440041",
"nome": "Análise de Garantias"
},
"dias_estimados_conclusao": 2.8,
"intervalo_confianca": "±0.4 dias"
}
]
}
},
"previsao_carga": {
"proximos_7_dias": {
"novas_analises_estimadas": 25,
"conclusoes_estimadas": 30,
"balanco_estimado": -5,
"confianca_previsao": "alta"
},
"proximos_15_dias": {
"novas_analises_estimadas": 55,
"conclusoes_estimadas": 60,
"balanco_estimado": -5,
"confianca_previsao": "media"
},
"por_nivel": [
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440002",
"nome": "Analista",
"ordem": 1
},
"carga_atual": 30,
"carga_estimada_7_dias": 35,
"carga_estimada_15_dias": 40,
"variacao_percentual_7_dias": 16.67,
"variacao_percentual_15_dias": 33.33
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440030",
"nome": "Gestor",
"ordem": 2
},
"carga_atual": 12,
"carga_estimada_7_dias": 15,
"carga_estimada_15_dias": 18,
"variacao_percentual_7_dias": 25.0,
"variacao_percentual_15_dias": 50.0
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440031",
"nome": "Diretor",
"ordem": 3
},
"carga_atual": 3,
"carga_estimada_7_dias": 4,
"carga_estimada_15_dias": 5,
"variacao_percentual_7_dias": 33.33,
"variacao_percentual_15_dias": 66.67
}
],
"sazonalidade_detectada": {
"padrao": "Aumento no final do mês",
"impacto_estimado": "Moderado",
"confianca": "Alta"
}
},
"gargalos_potenciais": [
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440030",
"nome": "Gestor",
"ordem": 2
},
"risco": "alto",
"motivo": "Aumento de 25% na carga estimada com capacidade atual limitada",
"impacto_estimado_sla": "Redução de 10% no cumprimento de SLA",
"recomendacao": "Aumentar capacidade de análise neste nível ou redistribuir carga"
},
{
"nivel": {
"id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440031",
"nome": "Diretor",
"ordem": 3
},
"risco": "médio",
"motivo": "Aumento significativo na carga estimada (66.67% em 15 dias)",
"impacto_estimado_sla": "Possível redução de 5% no cumprimento de SLA",
"recomendacao": "Monitorar evolução e preparar plano de contingência"
}
],
"recomendacoes_gerais": [
"Priorizar análises com maior risco de SLA",
"Considerar redistribuição de carga entre analistas do mesmo nível",
"Preparar capacidade adicional para o final do mês devido à sazonalidade detectada"
]
}
4. Comparativo entre Trimestres
Retorna métricas comparativas entre trimestres.
GET /api/metricas-avancadas/comparativo-trimestres
Parâmetros de Consulta
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| ano | integer | Não | Ano para análise (padrão: ano atual) |
| trimestre_atual | integer | Não | Trimestre atual (1-4, padrão: trimestre atual) |
| trimestre_comparativo | integer | Não | Trimestre para comparação (1-4, padrão: trimestre anterior) |
| ano_comparativo | integer | Não | Ano do trimestre comparativo (padrão: mesmo ano ou ano anterior se trimestre atual for 1) |
Exemplo de Requisição (cURL)
curl -X GET \
'http://localhost:3000/api/metricas-avancadas/comparativo-trimestres?ano=2025&trimestre_atual=2&trimestre_comparativo=1' \
-H 'x-api-key: eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...'
Exemplo de Requisição (JavaScript - Fetch API)
const token = localStorage.getItem('token');
fetch('http://localhost:3000/api/metricas-avancadas/comparativo-trimestres?ano=2025&trimestre_atual=2&trimestre_comparativo=1', {
method: 'GET',
headers: {
'x-api-key': token
}
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log('Comparativo entre trimestres:', data))
.catch(error => console.error('Erro ao buscar comparativo entre trimestres:', error));
Resposta de Sucesso (200 OK)
{
"periodos": {
"atual": {
"ano": 2025,
"trimestre": 2,
"inicio": "2025-04-01T00:00:00Z",
"fim": "2025-06-30T23:59:59Z",
"descricao": "2º Trimestre de 2025"
},
"comparativo": {
"ano": 2025,
"trimestre": 1,
"inicio": "2025-01-01T00:00:00Z",
"fim": "2025-03-31T23:59:59Z",
"descricao": "1º Trimestre de 2025"
}
},
"volume": {
"atual": {
"total_analises": 350,
"media_mensal": 116.67
},
"comparativo": {
"total_analises": 320,
"media_mensal": 106.67
},
"variacao": {
"total_analises": {
"absoluta": 30,
"percentual": 9.38,
"tendencia": "aumento"
},
"media_mensal": {
"absoluta": 10.0,
"percentual": 9.38,
"tendencia": "aumento"
}
}
},
"tempo_medio": {
"atual": {
"geral": {
"tempo_medio_dias": 3.1
}
},
"comparativo": {
"geral": {
"tempo_medio_dias": 3.4
}
},
"variacao": {
"geral": {
"absoluta_dias": -0.3,
"percentual": -8.82,
"tendencia": "melhoria"
}
}
},
"taxa_aprovacao": {
"atual": {
"aprovadas_percentual": 72.0
},
"comparativo": {
"aprovadas_percentual": 68.0
},
"variacao": {
"aprovadas_percentual": {
"absoluta": 4.0,
"percentual": 5.88,
"tendencia": "melhoria"
}
}
},
"sla": {
"atual": {
"cumprimento_percentual": 88.0
},
"comparativo": {
"cumprimento_percentual": 84.0
},
"variacao": {
"cumprimento_percentual": {
"absoluta": 4.0,
"percentual": 4.76,
"tendencia": "melhoria"
}
}
},
"tendencias": {
"volume": "Crescimento sustentado com aumento de 9.38% em relação ao trimestre anterior",
"tempo_medio": "Melhoria consistente com redução de 8.82% no tempo médio de aprovação",
"taxa_aprovacao": "Aumento na taxa de aprovação, indicando melhoria na qualidade das análises",
"sla": "Melhoria no cumprimento de SLA, refletindo maior eficiência no processo"
},
"projecao_proximo_trimestre": {
"volume_estimado": 380,
"tempo_medio_estimado": 3.0,
"taxa_aprovacao_estimada": 73.5,
"cumprimento_sla_estimado": 89.0,
"confianca_projecao": "média"
}
}
Visualização de Dados
As métricas avançadas podem ser visualizadas de várias formas:
1. Gráficos Comparativos
// Exemplo usando Chart.js para comparativo de tempo médio
const ctx = document.getElementById('tempoMedioComparativoChart').getContext('2d');
const chart = new Chart(ctx, {
type: 'bar',
data: {
labels: ['Geral', 'Analista', 'Gestor', 'Diretor'],
datasets: [
{
label: 'Período Atual',
data: [3.2, 1.5, 1.2, 0.5],
backgroundColor: 'rgba(75, 192, 192, 0.2)',
borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)',
borderWidth: 1
},
{
label: 'Período Comparativo',
data: [3.5, 1.7, 1.3, 0.5],
backgroundColor: 'rgba(153, 102, 255, 0.2)',
borderColor: 'rgba(153, 102, 255, 1)',
borderWidth: 1
}
]
},
options: {
scales: {
y: {
beginAtZero: true,
title: {
display: true,
text: 'Dias'
}
}
},
plugins: {
title: {
display: true,
text: 'Comparativo de Tempo Médio de Aprovação'
}
}
}
});
2. Gráficos de Tendência
// Exemplo usando Chart.js para tendência de SLA
const ctx = document.getElementById('slaTendenciaChart').getContext('2d');
const chart = new Chart(ctx, {
type: 'line',
data: {
labels: ['Jan', 'Fev', 'Mar', 'Abr', 'Mai', 'Jun'],
datasets: [{
label: 'Cumprimento de SLA (%)',
data: [80, 82, 84, 83, 86, 88],
fill: false,
borderColor: 'rgb(75, 192, 192)',
tension: 0.1
}]
},
options: {
scales: {
y: {
beginAtZero: false,
min: 75,
max: 100,
title: {
display: true,
text: 'Percentual (%)'
}
}
},
plugins: {
title: {
display: true,
text: 'Tendência de Cumprimento de SLA'
}
}
}
});
3. Gráficos de Previsão
// Exemplo usando Chart.js para previsão de carga
const ctx = document.getElementById('cargaPrevisaoChart').getContext('2d');
const chart = new Chart(ctx, {
type: 'line',
data: {
labels: ['Atual', 'Semana 1', 'Semana 2', 'Semana 3', 'Semana 4'],
datasets: [
{
label: 'Analista',
data: [30, 35, 38, 40, 42],
borderColor: 'rgb(75, 192, 192)',
backgroundColor: 'rgba(75, 192, 192, 0.1)',
fill: true
},
{
label: 'Gestor',
data: [12, 15, 16, 18, 20],
borderColor: 'rgb(153, 102, 255)',
backgroundColor: 'rgba(153, 102, 255, 0.1)',
fill: true
},
{
label: 'Diretor',
data: [3, 4, 4, 5, 6],
borderColor: 'rgb(255, 99, 132)',
backgroundColor: 'rgba(255, 99, 132, 0.1)',
fill: true
}
]
},
options: {
scales: {
y: {
beginAtZero: true,
title: {
display: true,
text: 'Quantidade de Análises'
}
}
},
plugins: {
title: {
display: true,
text: 'Previsão de Carga por Nível de Alçada'
}
}
}
});
Melhores Práticas
- Períodos Comparáveis: Ao comparar períodos, certifique-se de que eles são comparáveis em termos de duração e sazonalidade.
- Interpretação de Tendências: Analise as tendências em conjunto com eventos externos que possam ter influenciado os resultados.
- Confiança nas Previsões: Lembre-se que previsões têm níveis de confiança variáveis; use-as como orientação, não como certeza absoluta.
- Ação Proativa: Use as análises preditivas para tomar ações proativas antes que problemas ocorram.
- Validação Contínua: Compare regularmente as previsões com os resultados reais para melhorar os modelos preditivos.
Próximos Passos
Agora que você entende como utilizar as métricas avançadas, pode explorar:
- Dashboards - Para criação de painéis personalizados
- Exportação - Para exportar relatórios em diferentes formatos
- Alertas de SLA - Para configurar alertas baseados em previsões