SQL Responde - 10 perguntas de negócio em uma base de assinaturas (SaaS)

Projeto de estudo em que eu modelo do zero o banco de uma empresa de assinaturas e respondo 10 perguntas de negócio usando SQL.

O foco aqui não é usar recurso avançado: é mostrar domínio sólido dos comandos que resolvem a maior parte do trabalho real de um analista de dados — SELECT, FROM, WHERE, JOIN, GROUP BY e ORDER BY e, principalmente, ler o resultado como negócio, não como tabela.

Tudo aqui roda: o schema, os dados e as 10 queries foram executados e validados em MySQL.

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Modelo de dados

erDiagram
    planos ||--o{ assinaturas : "contratado em"
    clientes ||--o{ assinaturas : "possui"
    clientes ||--o{ tickets_suporte : "abre"
    assinaturas ||--o{ cobrancas : "gera"

    planos {
        int plano_id PK
        varchar nome
        decimal preco_mensal
        varchar segmento
    }
    clientes {
        int cliente_id PK
        varchar nome_empresa
        varchar pais
        varchar canal_aquisicao
        date data_cadastro
    }
    assinaturas {
        int assinatura_id PK
        int cliente_id FK
        int plano_id FK
        date data_inicio
        date data_cancelamento
        varchar status
    }
    cobrancas {
        int cobranca_id PK
        int assinatura_id FK
        date data_cobranca
        decimal valor
        varchar status
        varchar metodo
    }
    tickets_suporte {
        int ticket_id PK
        int cliente_id FK
        date data_abertura
        varchar categoria
        int satisfacao
    }

Loading

Tabela	Registros	O que representa
planos	4	Starter, Pro, Business e Enterprise
clientes	60	Empresas assinantes, com país e canal de aquisição
assinaturas	60	42 ativas e 18 canceladas
cobrancas	655	Cobranças recorrentes com status paga, falha ou pendente
tickets_suporte	177	Atendimentos com categoria e nota de satisfação (1 a 5)

Os dados são fictícios e gerados com semente fixa, então qualquer pessoa que rodar o projeto obtém exatamente os mesmos números. A data de referência do dataset é 2026-09-15.

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As 10 perguntas

#	Pergunta de negócio	Comandos exercitados	Arquivo
1	Quem são os clientes com assinatura ativa hoje e em que plano estão?	JOIN (2), WHERE, ORDER BY	01
2	Quantos assinantes ativos e quanto de MRR cada plano gera?	JOIN, WHERE, GROUP BY, ORDER BY	02
3	Qual canal de aquisição traz mais clientes e qual traz mais receita?	JOIN (2), GROUP BY, ORDER BY	03
4	Quanto de receita foi efetivamente recebida em cada mês?	WHERE, GROUP BY, ORDER BY	04
5	Quem cancelou, de que plano saiu e quanto tempo ficou na base?	JOIN (2), WHERE, ORDER BY	05
6	Quantos cancelamentos por mês e quanto de MRR foi perdido?	JOIN, WHERE, GROUP BY, ORDER BY	06
7	Onde a cobrança falha mais: em qual plano e em qual meio de pagamento?	JOIN (2), WHERE, GROUP BY duplo	07
8	Quais clientes ativos têm cobrança em aberto?	JOIN (3), WHERE composto, GROUP BY	08
9	Qual o volume de tickets e a satisfação média por categoria?	WHERE IS NOT NULL, GROUP BY, ORDER BY	09
10	Quais clientes ativos avaliaram o suporte com nota baixa?	JOIN (3), WHERE IN, GROUP BY, ORDER BY duplo	10

Cada arquivo traz a pergunta, por que ela importa para o negócio e a query comentada.

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Três leituras que saem desses dados

O plano do meio carrega a empresa. O Business responde por 14 dos 42 assinantes ativos (33% da base) e por R$ 12.586 de MRR — quase metade da receita recorrente total. Já o Enterprise gera 27% do MRR com apenas 3 clientes: receita alta e concentração de risco alta na mesma linha.

Indicação é o canal mais eficiente, não o maior. Google Ads traz mais clientes (16) e mais MRR total (R$ 9.135), mas Indicação tem ticket médio de R$ 949 contra R$ 571 do Google Ads. Vale menos verba e mais programa de indicação.

Há receita parada em cima da mesa. 34 clientes ativos acumulam cobranças em aberto, e o topo da lista são contas Enterprise e Business. É churn involuntário: gente que quer continuar e não pagou por falha operacional — recuperável com uma régua de cobrança.

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Como rodar

Escrito para MySQL 8.0+ (testado também em MariaDB 10.11, com ONLY_FULL_GROUP_BY ativo).

mysql -u root -p < schema.sql    # cria o banco saas_demo e as 5 tabelas
mysql -u root -p < seed.sql      # insere os dados
mysql -u root -p saas_demo < queries/02_assinantes_e_mrr_por_plano.sql

No Windows, ou para usar com o PopSQL, o passo a passo completo está em SETUP.md.

Para rodar em PostgreSQL, só duas coisas mudam: DATE_FORMAT(data, '%Y-%m') vira DATE_TRUNC('month', data) (perguntas 4 e 6) e DATEDIFF(a, b) vira a - b (pergunta 5).

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Estrutura

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├── README.md
├── SETUP.md          # como subir no MySQL e conectar o PopSQL
├── schema.sql        # criação do banco e das 5 tabelas
├── seed.sql          # dados fictícios (semente fixa)
└── queries/          # as 10 perguntas, uma por arquivo

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