Info-APS

Informações de produção da atenção primária brasileira, utilizando os dados disponibilizados pelo governo brasileiro, no sistema de informação em saúde para a atenção básica (SISAB).

Introdução

Este projeto tem como objetivo disponibilizar informações sobre a atenção básica na saúde pública no Brasil de forma clara e acessível, promovendo a transparência e a democratização dos dados. Utilizamos ferramentas de análise de dados e visualização para criar dashboards interativos que permitem a melhor compreensão dos dados.

Metodologia

Para atingir nosso objetivo, utilizamos uma metodologia baseada em três pilares: coleta, análise e visualização de dados.

1. Coleta de Dados: Realizada a partir de fontes abertas disponíveis no site SISAB, que fornece informações sobre os atendimentos de atenção básica.
2. Análise de Dados: Comparação dos valores entre diferentes níveis geográficos (nacional, estadual e municipal) e ao longo de trimestres e anos.
3. Visualização de Dados: Utilização de ferramentas de visualização de dados para criar dashboards interativos e visualizações personalizadas.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter os seguintes pré-requisitos instalados em seu sistema:

• Docker: Plataforma para desenvolvimento, envio e execução de aplicações em containers. Você pode instalar o Docker seguindo as instruções no site oficial: Docker Installation.

• Docker Compose: Ferramenta para definir e executar aplicativos Docker multi-container. Você pode instalar o Docker Compose seguindo as instruções no site oficial: Docker Compose Installation.

Instalação

Para instalar o projeto, siga os passos abaixo:

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/ecosustain/Info-APS.git

2. Acesse o diretório do projeto:

   cd Info-APS

3. Construa o container do projeto:

   docker-compose build

Execução

1. Execute o container do projeto:

   docker-compose up

2. Acesse o link do painel no navegador:

   👉 Link do Painel

Carga Inicial dos Dados

Para realizar uma carga completa na base de dados, siga os passos abaixo:

1. Acesse o Airflow no navegador:

   👉 Link do Airflow

2. Faça login com as seguintes credenciais:

   • Usuário: admin
   • Senha: admin

3. Clique no botão Trigger DAG para iniciar a carga inicial dos dados.

4. Aguarde, o processo de carga pode levar algumas horas.

Contribuição

Contribuições são sempre bem-vindas! Se você deseja contribuir com o projeto, siga os passos abaixo:

1. Faça um fork do projeto
2. Crie uma nova branch (git checkout -b feature/nova-feature)
3. Faça o commit das suas alterações (git commit -am 'Adiciona nova feature')
4. Faça o push para a branch (git push origin feature/nova-feature)
5. Crie um novo Pull Request

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Contato

Para suporte ou dúvidas, entre em contato conosco:

Daniel Schulz	Elinilson Vital	Leonardo Gomes	Lucas Macedo	Mariana Cruvinel
[email protected]	[email protected]	[email protected]	[email protected]	[email protected]
LinkedIn	LinkedIn	LinkedIn	LinkedIn	LinkedIn

Estrutura de diretórios

.
├── Makefile # Arquivo de automação de tarefas
├── README.md # Documentação do projeto
├── analises # Análises de dados
├── docker-compose.yml # Arquivo de configuração do Docker Compose
├── docs # Documentação do projeto
│   └── variaveis-validacao.md
├── etl # Extração, transformação e carregamento dos dados
│   ├── main.py # Script principal para iniciar o ETL
├── modelos
│   └── database
├── painel # Aplicação Web com Dash para visualização dos dados
│   ├── Dockerfile
│   ├── app.py # Arquivo principal
│   ├── assets # Diretório de arquivos estáticos
│   ├── callbacks # Diretório de callbacks
│   ├── data # Diretório de dados
│   ├── pages # Diretório de páginas
│   ├── requirements.txt # Requisitos do projeto
│   └── static # Diretório de arquivos estáticos
├── requirements.txt # Requisitos do projeto
└── tests # Testes do projeto