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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39974| Título: | O uso do Power BI como estratégia de visualização de dados aplicado à análise de casos de dengue no Brasil |
| Título(s) alternativo(s): | The use of Power BI as a data visualization strategy applied to the analysis of dengue cases in Brazil |
| Autor(es): | Ferreira, Gustavo Betiati |
| Orientador(es): | Marquesone, Rosangela de Fátima Pereira |
| Palavras-chave: | Dengue Processamento eletrônico de dados Inteligência competitiva (Administração) Dengue Electronic data processing Business intelligence |
| Data do documento: | 19-Nov-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | FERREIRA, Gustavo Betiati. O uso do Power BI como estratégia de visualização de dados aplicado à análise de casos de dengue no Brasil. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2025. |
| Resumo: | O presente trabalho apresenta o desenvolvimento e a implementação de um dashboard interativo para o monitoramento da dengue no estado do Paraná, utilizando ferramentas de Business Intelligence (BI) e automação de dados. O objetivo foi criar uma solução capaz de integrar diferentes tecnologias para coleta, processamento e visualização de informações epidemiológicas, com foco na atualização automática e acessibilidade em nuvem. A metodologia adotada foi baseada no modelo Cross-Industry Standard Process for Data Mining (Processo Padrão Inter- Indústrias para Mineração de Dados) (CRISP-DM), contemplando desde a compreensão dos dados até a implantação da solução final. O sistema foi desenvolvido com o uso de Python para automação do processamento de dados, GitHub Actions para execução programada dos fluxos, Azure Blob Storage como serviço de armazenamento em nuvem e Power BI como principal ferramenta de análise e visualização. O resultado foi um painel interativo em nuvem, acessível via Power BI Service, capaz de apresentar indicadores atualizados da dengue, incluindo casos notificados, confirmados e óbitos, além de permitir análises por município, faixa etária e período epidemiológico. A automação do processo reduziu a necessidade de intervenções manuais, garantindo maior confiabilidade e eficiência no monitoramento. Os resultados mostraram que a integração entre BI em nuvem e automação de dados é uma alternativa viável e escalável para o acompanhamento de indicadores de saúde pública. A solução proposta pode ser adaptada para outras doenças e contextos epidemiológicos, contribuindo para a modernização e transparência da gestão pública em saúde. |
| Abstract: | This work presents the development and implementation of an interactive dashboard for monito- ring dengue cases in the state of Paraná, using Business Intelligence (BI) and data automation tools. The objective was to create a solution capable of integrating different technologies for data collection, processing, and visualization of epidemiological information, focusing on automatic updates and cloud accessibility. The adopted methodology was based on the CRISP-DM mo- del, encompassing all stages from data understanding to the deployment of the final solution. The system was developed using Python for data processing automation, GitHub Actions for scheduled workflow execution, Azure Blob Storage as the cloud storage service, and Power BI as the main analysis and visualization tool. The result was a cloud-based interactive dashbo- ard, accessible through Power BI Service, capable of presenting up-to-date dengue indicators, including reported, confirmed, and death cases, as well as enabling analyses by municipality, age group, and epidemiological period. The automation process reduced the need for manual interventions, ensuring greater reliability and efficiency in monitoring. The results demonstrated that the integration between cloud BI and data automation is a viable and scalable alternative for monitoring public health indicators. The proposed solution can be adapted to other diseases and epidemiological contexts. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39974 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia de Software |
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