Projeto · pecuária de precisão · Skadia

Das planilhas do campo a um painel de indicadores

Peso, clima, condição corporal e tratamentos costumam estar no Excel. Este projeto lê essas planilhas e calcula quatro números do dia a dia: ganho por dia, animais por hectare, horas de calor de risco e percentual de gado magro.

Abaixo está o painel já calculado. No GitHub está o Docker para repetir (Airflow + PySpark). Sem cluster, o Spark roda no PC.

Apache Airflow
PySpark
Delta Lake
Databricks
Docker Compose
Streamlit
Python

Repositório no GitHub Painel em tela cheia

Resultado publicado

Para quem trabalha no campo

ADG — quilos que o animal ganha por dia, entre pesagens
Lotação — rebanho por hectare útil
ITH — horas de calor em que o gado está em estresse
BCS — percentual de animais magros (condição abaixo de 4, escala 1–9)

Para quem trabalha com dados

Camadas bronze / silver / gold em Delta. Um DAG Airflow, PySpark e checagens de qualidade. Dataset de demonstração.

Docker Desktop, cerca de 4 GB de RAM. Airflow http://localhost:8088 (admin/admin). Streamlit http://localhost:8501.

git clone https://github.com/FabricioNicolasDuarte/skadia-data-engineering.git

docker compose up -d --build && docker compose run --rm pipeline run-all