Nas últimas semanas, eu quis transformar uma ideia simples em algo real: construir um pipeline ETL completo, enxuto e pronto para ser compartilhado. O resultado foi um projeto em Python que extrai dados públicos de clima em tempo real, padroniza esses dados e grava tudo em um banco relacional (MySQL).
A arquitetura ficou bem direta e modular:
🔹 1) Extract
No módulo de extração eu consumo a API pública da OpenWeatherMap.
Esse estágio já nasce preparado para produção:
✅ timeout definido
✅ tentativas de retry
✅ tratamento de erros (rate limit, API key inválida, cidade inexistente)
✅ suporte a múltiplas cidades de uma vez
🔹 2) Transform
Aqui o objetivo foi padronizar e enriquecer o dado bruto.
Eu normalizei campos como temperatura, umidade, vento e pressão, e adicionei classificações de temperatura e umidade para facilitar análises futuras.
Exemplo: Frio, Moderado, Quente; Seco, Normal, Úmido.
O resultado é um dataset limpo e pronto para consumo analítico.
🔹 3) Load
A camada de carregamento usa SQLAlchemy para persistir os dados em banco relacional.
Inicialmente SQLite para testes locais, mas o projeto já está preparado para MySQL na nuvem (AWS RDS, Google Cloud SQL, Azure).
Tudo transacional, com histórico completo de execução.
✅ Pontos que tornam o projeto realmente profissional:
Código modular e escalável
Tratamento robusto de erros
Logging detalhado
Documentação completa
Pronto para executar localmente ou em cloud
Pipeline executável com um único comando
📌 Fluxo principal do projeto:
etl_pipeline.py → orquestra o ETL
extract.py → extrai dados
transform.py → transforma e enriquece
load.py → carrega no banco
config.py → centraliza configuração
💡 O que aprendi com esse projeto:
Mesmo um ETL simples pode ser estruturado com boas práticas de engenharia de dados, modularidade e padrões de produção. O diferencial está em projetar pensando em escalabilidade, rastreabilidade e facilidade de manutenção — exatamente o que esse pipeline entrega.
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