240 dias de copiar e colar, agora 20 minutos
- BRP
- Especialista em Transformação Digital Global
- 2026
Como CLT, não como consultor
As traduções voltavam do sistema de tradução em XML. Os templates que montam as páginas são planilhas. Passar um para o outro na mão custava uns 240 dias somando as marcas. Agora leva vinte minutos.
Em números
20 min
para o que levava uns 240 dias
99%
menos esforço a cada rodada de tradução
Zero
erro de copiar e colar, por construção
A situação
Toda página que sai em mais de um idioma faz o mesmo caminho de ida e volta: os textos vão para o sistema de tradução, as traduções voltam em XML, e aí alguém coloca isso nos templates em planilha de onde as páginas são montadas. Essa última etapa era na mão, texto por texto, para cada marca e cada mercado. Somando as marcas, dava uns 240 dias de trabalho.
O que eu fiz
Dois passos, uma ida e volta
Um passo em Python lê o XML que o sistema de tradução exporta e normaliza. O formato dessa exportação não é o formato que os templates querem, e conciliar os dois é a maior parte do trabalho. Um passo em Apps Script grava o resultado dentro das planilhas de template, no lugar, então nada precisa ser remontado ou religado depois.
O erro importava mais que o tempo
O tempo é o número que todo mundo repete, e é o menos interessante. Importação manual quer dizer que um texto pode cair uma linha errada, e ninguém descobre até estar no ar numa página em um idioma que a pessoa não lê.
Quer dizer também que os templates envelheciam. Revisar uma tradução era barato, mas reimportar era caro o bastante para a pessoa deixar para depois, então a planilha e a realidade iam se afastando entre uma rodada e outra. Vinte minutos torna a reimportação gratuita, e é isso que de fato mantém os dois juntos.
Resultados
- Cerca de 240 dias de importação manual somando as marcas, agora 20 minutos
- 99% menos esforço a cada rodada de tradução
- Erro de copiar e colar fora do processo, não reduzido
- Templates param de ficar desatualizados quando uma tradução é revisada
Habilidades utilizadas
- Pipelines de Dados & Automação
- Governança & Padrões
Sistemas: Python, Google Apps Script, Google Sheets
