Contato

Como Criar um ETL Inteligente com Python e IA para Limpar Dados Antes do Banco

Introdução

Você sabia que até 80% do tempo de um analista de dados é gasto apenas limpando e organizando dados?
E pior: dados sujos — com campos incompletos, duplicatas ou formatos errados — geram decisões equivocadas e prejuízo.

Pensando nisso, criamos um pipeline ETL inteligente usando Python e IA, que detecta e corrige erros automaticamente, padroniza formatos e carrega os dados limpos direto para um banco SQL.

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Objetivo do Projeto

O projeto tem como objetivo:

    • Extrair dados de diferentes fontes (ex.: CSV, Google Sheets, APIs);

    • Transformar aplicando limpeza com Python e IA;

    • Carregar dados limpos em um banco PostgreSQL ou Supabase;

    • Integrar com automações via n8n para fluxo contínuo.

Tecnologias Utilizadas

    • Python → Limpeza e transformação de dados

    • OpenAI API (ou modelos open-source) → Correção e padronização inteligente

    • SQL → Criação e carga em banco

    • PostgreSQL / Supabase → Armazenamento final

    • n8n → Orquestração e automação

    • GitHub → Controle de versão e código aberto

Fluxo ETL Inteligente

    1. Extração: leitura do arquivo customers_raw.csv (simulação de dados reais sujos).

    1. Transformação:
        • Normalização de e-mails

        • Padronização de telefones no formato E.164

        • Remoção de duplicatas

        • Atribuição de score de qualidade

    1. Carga: inserção no banco PostgreSQL ou Supabase.

    1. Automação: API exposta via FastAPI integrada ao n8n.

Antes vs Depois

O gráfico abaixo mostra o impacto da limpeza no dataset:

    • E-mails inválidos caíram drasticamente

    • Duplicatas praticamente eliminadas

    • Qualidade geral dos dados melhorou

Como Usar

Clone o repositório:

git clone https://github.com/Rafael-Ferreira/etl-inteligente-python-ia.git
cd etl-inteligente-python-ia

Crie o ambiente:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Execute a limpeza:

python -m src.etl --input data/raw/customers_raw.csv --output data/clean/customers_clean.csv

Integração com n8n

    • Importe o workflow n8n/workflow_etl_demo.json

    • Configure o webhook

    • Faça requisições POST enviando datasets para limpeza

Conclusão

Com este projeto, mostramos que é possível automatizar e otimizar o processo de limpeza de dados usando Python, IA e automação com n8n.
Assim, você ganha tempo, reduz erros e aumenta a confiabilidade das análises.

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📂 GitHub: Código do projeto

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