Potencialidade do business inteligence na gestão da atenção primária em saúde : um enfoque prático.

Abstract

A crescente digitalização dos processos no setor público tem ampliado significativamente o volume de dados gerados na área da saúde. No Brasil, o Sistema Único de Saúde (SUS) dispõe de diversos sistemas de informação que subsidiam o planejamento e a gestão de políticas públicas, destacando-se o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), que reúne informações sobre estabelecimentos, leitos e profissionais em todo o território nacional. Entretanto, a simples disponibilidade dos dados não é suficiente para garantir sua utilização efetiva. Para que a informação gere valor, é necessário que os dados sejam organizados, padronizados e estruturados de forma adequada ao contexto analítico. Nesse sentido, este trabalho teve como objetivo refatorar os painéis de Business Intelligence baseados nos dados do CNES, visando ao aprimoramento da clareza visual, da usabilidade, do desempenho e da confiabilidade das informações apresentadas. A metodologia adotada envolveu a construção de um pipeline de dados ELT (Extract, Load, Transform) estruturado em Python, responsável por extrair, carregar e transformar as informações provenientes da plataforma ElastiCNES. Os dados foram organizados em camadas lógicas (RAW, Staging e Dimensional) em um banco de dados PostgreSQL, aplicando-se técnicas de limpeza, padronização, normalização e modelagem dimensional segundo os princípios de Kimball. A partir dessa base estruturada, foram desenvolvidos dashboards no Power BI organizados em módulos temáticos (Leitos, Panorama Geral, Profissionais), com foco em clareza informacional, interatividade e experiência do usuário, abrangendo o período de 2020 a 2025. A solução desenvolvida evidenciou melhorias significativas em relação aos painéis originais do ElastiCNES, tanto em aspectos de usabilidade quanto de qualidade informacional e capacidade analítica. Este trabalho reforça o potencial do Business Intelligence como instrumento de apoio à gestão, ao planejamento e à tomada de decisão no setor público de saúde, demonstrando que a qualidade da visualização é tão relevante quanto a qualidade dos dados subjacentes.