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Pipeline de dados · Hackathon

Pipeline de Dados Empresariais (CNPJ)

Pipeline completo - da ingestão de dados públicos empresariais à geração de insights - desenvolvido em 48h no Hackathon de Engenharia de Dados da A3Data (Challenge Women).

Status
Concluído
Resultado
2º lugar
Stack
Python · ETL · SQL · GCP
Código
Pitch

Contexto

Desafio do Hackathon de Engenharia de Dados promovido pela A3Data (Challenge Women): construir, em tempo limitado, um pipeline completo sobre a base pública de CNPJs da Receita Federal (2010–2021) e responder perguntas de negócio como número de empresas ativas por mês/UF, aberturas e fechamentos por regime tributário, e qual CNAE tem o maior capital social médio no país.

Fluxo da arquitetura

Um scraper percorre o portal da Receita Federal, baixa os arquivos .ZIP e extrai os .CSV direto para o Google Cloud Storage - mantendo o dado bruto na nuvem evita reprocessar a coleta a cada rodada de tratamento. O tratamento e a análise acontecem no BigQuery, e as respostas do desafio viram visualizações no Data Studio.

Receita Federal (.zip) Scraper extrai .csv Cloud Storage dado bruto BigQuery tratamento Data Studio

Modelo de dados

No BigQuery, a carga bruta virou uma tabela única com junção de empresas, estabelecimentos e sócios via CNPJ básico, combinada com as tabelas de domínio (município, país, motivo, natureza jurídica, qualificação do sócio e CNAE).

Diagrama do modelo de dados no BigQuery

Dashboards

As 6 perguntas-chave do desafio - empresas ativas, fechamentos, aberturas, CNPJs de educação superior, CNAE com maior capital social médio e capital médio de pequeno porte por natureza jurídica - foram respondidas em relatórios interativos no Data Studio.

Dashboard - pergunta 1 Dashboard - pergunta 2 Dashboard - pergunta 3 Dashboard - pergunta 4 Dashboard - pergunta 5 Dashboard - pergunta 6

O que foi implementado

  • Ingestão e processamento de dados públicos empresariais direto do portal da Receita Federal
  • Limpeza e organização dos dados brutos antes da carga no BigQuery
  • Geração de visualizações para responder às perguntas-chave do desafio, por município e por ano
🏆 2º lugar entre as 50 equipes do Challenge Women da A3Data