Licenças do Power BI Explicadas
Tudo o que você precisa saber sobre as licenças e preços do Microsoft Power BI, Fabric, Power BI Embedded e Power BI Report Server.
Dashboard Power BI Tabela FIPE
Analise os preços de carros usados
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Especialista:
Breno Valinhas
Extração e Visualização de Dados da Tabela FIPE: Uma Solução Completa
No dinâmico mercado automotivo, ter acesso a dados atualizados e precisos da Tabela FIPE é fundamental para tomar decisões estratégicas. Desenvolvi um projeto que integra e visualiza esses dados, proporcionando insights valiosos para o mercado automotivo. Saiba como essa solução abrangente pode beneficiar empresas, concessionárias, seguradoras e entusiastas do setor.
Público-alvo
Esse projeto visa extrair, processar e visualizar os dados da Tabela FIPE, que contêm informações detalhadas sobre preços e características de veículos. Isso beneficia diversas aplicações no mercado automotivo:
Empresas automotivas: Utilize os dados da Tabela FIPE para análises de mercado e estratégias de precificação, identificando tendências e preferências dos consumidores.
Concessionárias e revendedores: Precifique veículos usados de forma competitiva com base nos dados atualizados da Tabela FIPE, atraindo compradores em potencial.
Seguradoras: Calcule prêmios de seguros mais precisos utilizando os valores dos veículos na Tabela FIPE como referência.
Compradores e entusiastas: Tome decisões informadas ao verificar os preços de mercado na Tabela FIPE, evitando pagamentos excessivos ou abaixo do valor justo.
Além disso, a visualização dos dados da Tabela FIPE em painéis interativos no Power BI proporciona uma perspectiva visual envolvente e intuitiva. Acompanhe as tendências de preços e modelos mais populares com gráficos e tabelas interativas.
Entenda o Preço Médio de Veículos
1. A Tabela Fipe expressa preços médios de veículos anunciados pelos vendedores, no mercado nacional, servindo apenas como um parâmetro para negociações ou avaliações. Os preços efetivamente praticados variam em função da região, conservação, cor, acessórios ou qualquer outro fator que possa influenciar as condições de oferta e procura por um veículo específico.
2. O ano do veículo refere-se ao ano do modelo e não são considerados veículos para uso profissional ou especial.
3. Os valores são expressos em R$ (reais) do mês/ano de referência.
4. Para o cálculo da média de preço de vários veículos é utilizada a mediana.
ATENÇÃO: Esse repositório não tem nenhum vínculo com a FIPE e tem o intuito de ser apenas informativo.
Tecnologias utilizadas
Foi desenvolvida uma arquitetura robusta e escalável para a integração e visualização de dados da Tabela FIPE
1. Extração de dados da Tabela FIPE
A solução começa com a extração dos dados da Tabela FIPE, que contém informações importantes sobre veículos e preços. Para realizar essa extração de forma programática, utilizamos uma API. Essa API nos permite fazer consultas e obter os dados necessários, como marcas, modelos, anos e valores dos veículos.
2. Utilização da API no ambiente Pyspark
A API da Tabela FIPE é integrada ao ambiente Pyspark, que é uma biblioteca Python para processamento distribuído no Apache Spark. Utilizamos a linguagem Python e suas bibliotecas para realizar chamadas à API, buscando e obtendo os dados da Tabela FIPE de forma programática.
3. Geração de Imagens utilizando Inteligência Artificial
Utilizando o modelo de linguagem avançado da OpenAI, o ChatGPT, geramos prompts customizados para cada modelo de carro. Estes prompts são processados pelo midsjourney para criar imagens visuais atraentes e informativas. Posteriormente, essas imagens são armazenadas e comprimidas de maneira eficiente com a ajuda do Microsoft Synapse Data Engineering, garantindo otimização de espaço e fácil acesso. Este processo integra o poder do processamento de linguagem natural, design gráfico e gerenciamento de dados eficiente para fornecer uma experiência otimizada de manipulação de dados agendamento mensal para que o código seja executado automaticamente em um pool Spark pré-configurado. Isso garante que a extração dos dados seja realizada regularmente, mantendo as informações atualizadas.
4. Configuração do agendamento no Microsoft Fabric (Synapse Data Engineering):
A solução é configurada para rodar de forma agendada no ambiente do Microsoft Fabric, mais especificamente no componente Synapse Data Engineering. Definimos um agendamento mensal para que o código seja executado automaticamente em um pool Spark pré-configurado. Isso garante que a extração dos dados seja realizada regularmente, mantendo as informações atualizadas.
5. Armazenamento dos dados no OneLake
As imagens e os dados extraídos e tratados da Tabela FIPE são armazenados no OneLake, que é um serviço de armazenamento de dados integrado ao Microsoft Fabric. O OneLake oferece uma camada de armazenamento unificada para dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
6.Visualização dos dados no Power BI:
Com os dados armazenados no OneLake, podemos utilizá-los para criar visualizações e painéis interativos no Power BI. O Power BI é uma ferramenta de análise e visualização de dados da Microsoft que permite criar relatórios dinâmicos e insights a partir dos dados processados.
Nossa arquitetura completa para extração, processamento, armazenamento e visualização dos dados da Tabela FIPE simplifica o acesso a informações atualizadas sobre veículos e preços. Com a automatização do processo de obtenção de dados, garantimos a confiabilidade e a consistência das informações, permitindo uma análise aprofundada
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Desenvolvedor
Breno Valinhas
Engenheiro mecânico e certificado como Data Analyst Associate pela Microsoft. Atualmente trabalha como engenheiro de manutenção e há mais de 6 anos analisa as condições de máquinas rotativas e desenvolve diversas soluções em Microsoft Power BI aplicadas ao planejamento de manutenção e gestão de contratos. Desde 2020 cria conteúdos no YouTube e Instagram sobre Power BI, inteligência de negócios e controle financeiro.