Hoje avancei na construção de um fluxo de integração e tratamento de dados utilizando o DuckDB, executado integralmente no Google Colab, com apoio do Google Gemini na exploração de abordagens e soluções técnicas.
O Problema
Trabalhei com duas fontes distintas:
1. Base de editais de licitação (dados semiestruturados).2. Catálogo de materiais e serviços (estrutura padronizada com códigos de classificação).
O objetivo foi estabelecer uma relação consistente entre essas bases, permitindo a classificação automática dos objetos de compra.
Principais pontos técnicos
1. Integração leve de dados com DuckDB
Utilizei o comando ATTACH para conectar diferentes arquivos diretamente no ambiente do Colab, evitando processos tradicionais de ETL. Isso permitiu consultas SQL sobre múltiplas fontes de forma eficiente e com baixo overhead.
2. Controle de cardinalidade em JOINs
O primeiro JOIN revelou um aumento significativo no número de registros, causado por relações do tipo 1:N entre códigos de classificação e itens do catálogo. Esse comportamento, embora esperado, exigiu tratamento para evitar distorções analíticas.
3. Uso de tabela de correspondência (lookup)
Para mitigar o problema, construí uma tabela intermediária com granularidade controlada, utilizando GROUP BY e funções como ANY_VALUE, garantindo unicidade por código e preservando a integridade da base original (86.784 registros).
Resultado
Estruturei um mapeamento inicial entre editais e categorias de produtos e serviços, criando uma base mais adequada para análises exploratórias e futuras modelagens.
Próximo passo
A próxima etapa será incorporar outra tabela, vinda também do Portal de Dados Abertos, onde consigo entrar no detalhe de cada licitação, inclusive com os links das disputas eletrônicas no portal Comprasgov.
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