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Auditoria de folha, ponto e dados de RH

Conferência e reconciliação de dados de pessoas entre sistema, planilha e regra de negócio. Para o total da folha ou o efetivo do mês ter explicação, e não só um valor.

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O que costuma melhorar

  • Total de folha e de horas explicável até a origem
  • Menos conferência manual no fechamento
  • Divergência real separada de erro de digitação
  • Base confiável para decisões sobre pessoas

Quanto cada ponto melhora depende do ambiente: volume, estrutura e maturidade dos dados. Por isso nenhum percentual é prometido aqui. O diagnóstico mede a situação atual e define, antes de começar, como o ganho vai ser medido.

Diagnóstico

Sinais de que isso resolve o seu problema

  • Ninguém consegue explicar de onde vem o total de horas extras.
  • Ponto, folha e planilhas das áreas mostram números diferentes.
  • O fechamento depende de alguém cruzar arquivos à mão todo mês.
  • Listas de colaboradores não batem entre bases por diferença de grafia.

Entrega

O que é feito

  • Reconciliação entre bases

    Comparação completa entre fontes, com matching exato e aproximado de nomes para separar diferença real de variação de grafia.

  • Decomposição de totais

    Um total consolidado reconstruído a partir dos lançamentos e distribuído por rubrica e por pessoa, em ordem de impacto.

  • Análise de jornada

    Horas extras, adicional noturno, DSR, atrasos, saídas e absenteísmo analisados por colaborador e por equipe.

  • Arquivo de auditoria reutilizável

    O mesmo critério aplicado nos próximos fechamentos, sem refazer a conferência do zero.

Ferramentas mais usadas

  • Excel
  • Power Query
  • Python
  • pandas
  • SQL

Projetos

Projetos relacionados

Descritos de forma anonimizada: contexto, atuação e resultado, sem expor cliente nem implementação.

Análise de horas extras e componentes de folha

Contexto
Era preciso explicar a origem de um total consolidado de horas extras e depois decompor os valores por pessoa.
Atuação
Reconstrução do total a partir dos lançamentos, validação de cada componente e distribuição por colaborador em ordem de impacto.
Resultado
Um número agregado transformado em análise auditável, com rastreabilidade entre total geral, rubricas e pessoa.
  • Excel
  • Power Query
  • Python
  • Reconciliação de totais

Auditoria e reconciliação de bases de pessoas

Contexto
Duas bases operacionais tinham diferenças de nomes e de presença de registros, e não era possível confirmar se todas as pessoas estavam nos dois lados.
Atuação
Comparação completa das listas, normalização de dados, matching exato e aproximado por nome e geração de um arquivo de auditoria.
Resultado
Diferença real separada de variação de grafia, menos checagem manual e uma base reutilizável para as próximas auditorias.
  • Excel
  • Python
  • pandas
  • openpyxl
  • Regras de matching

Contato

Reconheceu algum desses sinais?

Conte como o problema aparece no dia a dia. A primeira conversa serve para entender o cenário e dizer, com franqueza, se e como dá para ajudar.