Extração, limpeza e estruturação de dados de sistemas legados com Python — para PMEs que não conseguem aproveitar seus próprios dados.
Muitas pequenas empresas têm dados presos em:
- Planilhas antigas e desorganizadas
- Sistemas legados sem exportação adequada
- PDFs, emails e formatos não estruturados
- Bancos de dados sem padronização
Sem acessar esses dados de forma organizada, não dá para tomar decisões com base em informação real.
Scripts Python que:
- Conectam em diversas fontes (planilhas, bancos, APIs, PDFs)
- Extraem e limpam os dados
- Padronizam e estruturam em formato útil
- Exportam para Google Sheets, CSV, banco de dados ou dashboard
- Dados limpos, organizados e prontos para análise
- Relatórios automáticos sem trabalho manual
- Base para tomada de decisão com dados reais
- Python — linguagem principal
- Pandas — manipulação de dados
- SQLAlchemy — conexão com bancos de dados
- PostgreSQL / Informix — bancos suportados
- Google Sheets API — exportação
- openpyxl / pdfplumber — leitura de Excel e PDF
data-extraction-python/
├── README.md
├── scripts/
│ ├── extract_sheets.py
│ ├── extract_database.py
│ ├── extract_pdf.py
│ └── clean_and_export.py
├── sample-data/
├── assets/
├── requirements.txt
└── docs/
git clone https://github.com/LeoDev91/data-extraction-python
cd data-extraction-python
pip install -r requirements.txt
# Configure suas credenciais em .env
cp .env.example .env
# Execute o script desejado
python scripts/extract_sheets.pyIdeal para empresas com dados históricos parados, contabilidades, logística e operações que precisam consolidar informações de múltiplas fontes.
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