Como a Programação Pode Apoiar a Análise em Controladoria: Estudando Python no Bootcamp

Durante meus estudos no DIO Bootcamp, voltado à análise de dados, tive a oportunidade de aprofundar conhecimentos na linguagem de programação Python. O objetivo inicial era compreender os fundamentos da linguagem, como tipos de dados, estruturas condicionais e manipulação de informações. No entanto, ao avançar nas aulas, tornou-se evidente que essas ferramentas poderiam ser aplicadas diretamente em análises utilizadas no ambiente corporativo, especialmente na área de controladoria.

A controladoria tem como uma de suas principais funções analisar o desempenho financeiro das operações, observando indicadores como receita, custos, despesas e margem operacional.

Em muitas organizações, esses dados são apresentados em relatórios gerenciais ou planilhas.

Durante os estudos em Python, busquei testar como a linguagem poderia ser aplicada em análises financeiras.

Nesse processo, observei que a ferramenta permite automatizar cálculos e estruturar indicadores de forma mais dinâmica, ampliando as possibilidades de interpretação dos dados.

Para ilustrar essa aplicação, foi desenvolvido um pequeno exemplo utilizando dados simulados de quatro unidades operacionais.

Nesse cenário, cada unidade possui informações de receita, custo de produção, despesas operacionais e custos logísticos.

Figura 1

Com esses dados, é possível calcular a margem operacional de cada unidade, um indicador importante para avaliar eficiência financeira.

Um exemplo simples em Python pode ser estruturado da seguinte forma:

dados = {

   "SP": {"receita": 60000000, "producao": 30000000, "despesa": 5000000, "logistica": 2000000},

   "GO": {"receita": 40000000, "producao": 22000000, "despesa": 3500000, "logistica": 1800000},

   "MT": {"receita": 30000000, "producao": 15000000, "despesa": 1000000, "logistica": 1500000},

   "RS": {"receita": 25000000, "producao": 5000000, "despesa": 1800000, "logistica": 1200000}

}

for unidade, valores in dados.items():

custos = valores["producao"] + valores["despesa"] + valores["logistica"]

   lucro = valores["receita"] - custos

   margem = (lucro / valores["receita"]) * 100

   print(unidade, "Margem:", round(margem,2), "%")

A partir desse tipo de modelagem, torna-se possível automatizar análises que normalmente seriam feitas manualmente em planilhas, além de permitir simulações de cenários, como variações de custos logísticos ou alterações de receita.

A experiência no DIO Bootcamp demonstra que linguagens de programação como Python podem atuar como ferramentas complementares para profissionais de áreas financeiras.

Mesmo aplicações simples já permitem estruturar análises de maneira mais eficiente e ampliar a capacidade de interpretação dos dados.

Assim, a integração entre conhecimentos de negócios e ferramentas de programação tende a se tornar cada vez mais relevante para profissionais que atuam com análise financeira, planejamento e controladoria.