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Título: Criação de dashboard analítico para dados de seguros de automóveis utilizando ETL e banco de dados.
Autor(es): Brandão, Adriano Martins Pataro
Orientador(es): Silva, Cristiano Luís Turbino de França e
Membros da banca: Gomes, Helton Cristiano
Campos, Magno Silvério
Silva, Cristiano Luís Turbino de França e
Palavras-chave: Pipeline
Modelagem de dados
Dados seguros automóveis
Banco de dados
ETL
Python
Dashboard seguros
Data do documento: 2025
Referência: BRANDÃO, Adriano Martins Pataro. Criação de dashboard analítico para dados de seguros de automóveis utilizando ETL e banco de dados. 2025. 101 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025.
Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um pipeline de dados e de um dashboard analítico voltado ao setor de seguros de automóveis no Brasil, com base em informações públicas disponibilizadas pela Superintendência de Seguros Privados (SUSEP). A pesquisa tem como objetivo transformar dados regulatórios em informações estratégicas, por meio da construção de um processo automatizado de Extração, Transformação e Carga (ETL) e de uma interface interativa para análise dos resultados. O pipeline foi implementado utilizando o Apache Hop, permitindo a orquestração modular das etapas de tratamento e carregamento em um banco de dados PostgreSQL, modelado com apoio da ferramenta pgModeler. Em seguida, os dados tratados foram integrados em um dashboard desenvolvido em Python, com uso das bibliotecas Pandas, Streamlit e Plotly Express, além do conector psycopg2 para acesso ao banco relacional. A aplicação permite explorar diferentes indicadores do setor, organizados por seguradora, ramo, período e unidade federativa, oferecendo filtros, rankings e visualizações gráficas interativas.
Resumo em outra língua: This study presents the development of a data pipeline and an analytical dashboard for the automobile insurance sector in Brazil, based on public information provided by the Superintendence of Private Insurance (SUSEP). The research aims to transform regulatory data into strategic information by building an automated Extract, Transform, and Load (ETL) process and an interactive interface for analyzing the results. The pipeline was implemented using Apache Hop, enabling the modular orchestration of data processing and loading steps into a PostgreSQL database, modeled with the support of the pgModeler tool. The processed data was then integrated into a dashboard developed in Python, using the Pandas, Streamlit, and Plotly Express libraries, in addition to the psycopg2 connector for accessing the relational database. The application allows the exploration of different sector indicators, organized by insurer, line of business, period, and state, offering filters, rankings, and interactive visualizations.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8337
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