João Motta Fale comigo

Engenheiro de dados · Rio de Janeiro

Dados em que a decisão pode se apoiar.

Construo as bases que sustentam decisão de negócio — custo de obra, risco operacional e controle de pessoal — sobre Databricks, Microsoft Fabric e Power BI.

6+ anosem dados, de visualização a engenharia
Databrickslakehouse, pipelines e governança
Power BImodelo semântico e entrega ao usuário

Quem sou

Vim da ponta que apresenta o número, e fui para a que o constrói.

Seis anos montando painel para quem precisa decidir rápido — Tableau no Ministério Público, Power BI na Petrobras, people analytics em educação, consultoria para o setor de seguros. Foi ali que aprendi o que mais uso hoje: o problema quase nunca está no gráfico.

Hoje eu sou engenheiro de dados e possuo foco total em qualidade e melhoria contínua. Meu trabalho é tirar a regra de negócio do relatório e colocá-la onde ela pertence: no pipeline, versionada, com rastro até a origem e com governança de acesso no próprio catálogo. Continuo pondo a mão em modelo semântico, porque entregar bem a última milha faz parte do serviço.

Regra no pipeline

O que define o número vive versionado na camada de dados, não escondido dentro de uma medida de relatório.

Performance desde o desenho

Particionamento, custo de refresh e em qual camada cada cálculo deve morar. "Funciona" é o começo da conversa, não o fim.

Entrega onde se decide

Painel, planilha ou API: o dado precisa chegar na ferramenta que a pessoa já abre todo dia, com o acesso certo.

Onde eu trabalhei

Trajetória

abr 2026 — atual

Engenheiro de dados

Civil Master Engenharia em Altura

Pipelines, jobs e distribuição de dados em Databricks, consumindo fontes de ERP e CRM via API. Gestão de workspaces no Microsoft Fabric e dashboards em Power BI. Uso do Genie para consulta em linguagem natural sobre o lakehouse, e de Claude Code e MCP como apoio à engenharia e à automação de fluxos.

jul 2025 — abr 2026

Consultor especialista em dataviz

InnLeaders · consultoria

Pipelines de ETL em Databricks com Spark e PySpark, e modelagem em arquitetura lakehouse para cliente do setor de seguros. Dashboards em Power BI e Tableau sobre as camadas tratadas.

jul 2024 — jul 2025

Analista de dados

CAPCO · alocado na Petrobras

Análises em Python e Spark e queries SQL no Databricks para apoiar a gestão de um dos ativos da empresa, no setor de digitalização. Dashboards em Power BI e automações em Power Automate e Python, além de Power Apps, Dataflow e Fabric.

fev 2022 — abr 2024

Analista de BI

Ministério Público do Estado do Rio de Janeiro

Painéis em Tableau Desktop e Prep, gestão de acessos no Tableau Server, análises em Python com pandas e queries SQL em PostgreSQL. Treinei novos membros da equipe e atuei como responsável técnico e líder técnico.

abr 2021 — fev 2022

Analista de people analytics

YDUQS

Dashboards de Gente & Gestão em Power BI, com indicadores como turnover.

abr 2020 — abr 2021

Analista de business intelligence

ANI

Dashboards em Power BI e queries SQL em Oracle e PostgreSQL para as áreas comercial, de logística e de operações.

2017 — 2020

Projetos e consultoria

ConQuist Brasil · Salto Consultoria

Planejamento e condução de projetos em consultoria de customer experience, e gestão comercial e de P&D na empresa júnior da universidade.

Ferramentas

O que uso, e para quê

Databricks2 anos
Avançado

Spark e PySpark, lakehouse e data warehouse

Python4 anos
Avançado

Spark, machine learning, automação e Airflow

SQL4 anos
Avançado

Oracle, PostgreSQL e Spark SQL

Power BI6 anos
Avançado

DAX e M avançados, modelo semântico versionado

Fabric e Power BI Online4 anos
Avançado

gestão de workspaces e publicação

Tableau3 anos
Avançado

Desktop, Prep e Server

Excel8 anos
Avançado

VBA intermediário e suplemento do Databricks

Claude1 ano
Avançado

Claude Code, Cowork e conexão por MCP

Spark e PySpark2 anos
Intermediário

transformação distribuída e tuning

PostgreSQL4 anos
Intermediário

modelagem e consulta

Power Automate2 anos
Intermediário

automação de fluxos corporativos

Azure1 ano
Básico

Data Factory

AWS
Básico

infraestrutura do lakehouse

Git
Básico

versionamento de pipeline e modelo

Airflow
Básico

orquestração de cargas

Também no dia a dia

Delta LakeUnity CatalogWorkflows GenieChatGPTpandasscikit-learn Power AppsLookerMetabaseDocker APIs de ERP e CRM

Práticas

AgileScrumArquitetura medalhão Governança por privilégio mínimoDevOps

Arquitetura medalhão como padrão, governança por privilégio mínimo e regra de negócio resolvida na camada mais barata — não na mais próxima da tela.

databricks

scripts e notebooks de trabalho com Databricks

UBC

case de engenharia de dados com Docker, Airflow, pandas, scikit-learn e Solr

Cases de Power BI

painéis de vendas, RH e operação, publicados no GitHub

Ver todos os repositórios no GitHub

Projetos

Três bases que mudaram uma decisão

Custo de obra · consolidação multi-fonte

Base única de custo por projeto

Custo de obra não nasce em um lugar só: vem de nota fiscal, estoque, folha, locação de equipamento e ordem de serviço. Cada módulo do ERP com seu vocabulário, sua granularidade e sua própria definição de quando o custo aconteceu.

Bronze — origens do ERP replicadas como vêm, sem transformação

Silver — uma camada por fonte, traduzindo cada módulo para um contrato único de colunas

Gold — base analítica única, alta precisão numérica e de-paras de regra de negócio

Identidade — identificador estável por lançamento, com trilha histórica de reatribuição

Publicação — delta diário com inclusão, alteração e exclusão lógica, consumido por aplicação

O problema mais difícil

Ponto flutuante não comporta centavo em valor alto. Migrar para decimal e definir uma tolerância explícita de conciliação foi o que separou ruído de divergência real.

O que mudou para o negócio

Fonte única de verdade de custo por obra, com rastreabilidade até o lançamento de origem. O dado deixou de ser relatório fechado e virou produto consumido por outras aplicações.

Previsão meteorológica · risco operacional

Da previsão do tempo à decisão de parar

Previsão sozinha não decide nada. A operação precisa saber quais pontos estão em risco, quando é o próximo dia crítico e por quê. O painel cruza previsão por estação e variável com um catálogo de regras de alerta e devolve um calendário em semáforo.

Bronze — o que chega da origem, guardado como veio: previsão, estações, eventos e regras

Silver — padronização de tipos, unidades e grão; regras tratadas em catálogo próprio

Gold — fatos e dimensões, com a severidade em ordem explícita de gravidade

Modelo semântico — Power BI versionado como código, editado fora da interface

Semáforo — cada dia pela condição mais grave prevista, com o motivo ao lado

O problema mais difícil

Código de prioridade não é escala de severidade. Agregar por "maior valor" pintava o dia com a condição menos crítica, e um dos níveis sequer existia na regra de cor. A correção foi um rank explícito de gravidade.

O que mudou para o negócio

Uma tela que responde onde, quando e por quê. Alerta errado custa parada desnecessária; alerta omitido custa muito mais.

RH · governança e risco trabalhista

Controle de estabilidade no emprego

Há casos em que a lei protege o emprego por um período determinado. Desligar alguém dentro dessa janela é nulo, e volta como reintegração e custo jurídico. A informação nascia espalhada no sistema de RH, invisível justamente na hora de decidir.

Bronze — tabelas do sistema de RH replicadas como vêm

Silver — vocabulário do sistema traduzido para o do negócio, com lotação por projeto

Gold — quem está protegido agora, por qual hipótese legal, de quando até quando

Row-level security — cada gestor enxerga somente os seus liderados, por regra no próprio catálogo

Consumo — suplemento do Databricks no Excel: a planilha lê o dado vivo, sem cópia solta

O problema mais difícil

Regra de negócio aqui é regra de data: definir início e fim de cada hipótese de proteção, que não são iguais entre si nem sempre estão explícitos na origem.

O que mudou para o negócio

Risco trabalhista deixou de depender de alguém lembrar. E como o filtro vive na tabela e não no relatório, ele acompanha o dado até a planilha.

Formação

Formação e certificações

previsão 2027
MBA em Gestão e Gerenciamento de ProjetosUFRJ · metodologias PMI e IPMA · em andamento
concluído 2025
MBA em Big Data e Inteligência CompetitivaDescomplica
concluída 2024
Pós-graduação em Análise de DadosDescomplica
concluído 2018
Tecnólogo em LogísticaEstácio

Certificações

Microsoft PL-300 · 2025, expirada Databricks Platform Administrator · 2025 Databricks Fundamentals · 2025 Scrum Fundamentals · 2025 Six Sigma Yellow Belt · 2025 Six Sigma Green Belt · 2017

Idiomas

Português · nativoInglês · avançado

Escrita

Escrevo sobre o que aprendo

Mantenho um blog com cases de visualização em Power BI, Looker Studio e Tableau, e artigos sobre ferramentas e sobre o que muda com modelos de linguagem no dia a dia de quem trabalha com dados.

consultorjoaomotta.wordpress.com

Contato

Vamos conversar sobre o seu projeto de dados.

O caminho mais rápido é o LinkedIn. Respondo sobre Databricks, Power BI, arquitetura de dados e oportunidades.

E-mail
joao.motta.dev@gmail.com
WhatsApp
(21) 98619-4413

Rio de Janeiro · presencial, híbrido ou remoto.