Como Construir um Dashboard de Dados Geológicos Dinâmico

Resumo Simples

Um dashboard personalizável para geólogos que simplifica a visualização e análise de dados, aumentando a produtividade e a tomada de decisões em pesquisa e exploração geológica.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

• Desenvolver um dashboard amigável e personalizável para geólogos
• Fornecer ferramentas para visualização e análise de dados geológicos
• Permitir gerenciamento eficiente de dados e geração de relatórios
• Garantir escalabilidade e segurança

Público-alvo:

• Geólogos profissionais
• Pesquisadores geológicos
• Empresas de mineração e exploração
• Agências ambientais

Características-chave:

1. Widgets personalizáveis para diferentes tipos de dados (por exemplo, colunas estratigráficas, dados sísmicos, análises geoquímicas)
2. Mapas interativos com recursos de sobreposição
3. Funcionalidade de importação/exportação de dados
4. Ferramentas de colaboração para projetos em equipe
5. Geração e exportação de relatórios
6. Autenticação de usuários e medidas de segurança de dados

Fluxos de Usuário

1. Personalização do Dashboard:

   • Usuário faz login
   • Seleciona a opção "Personalizar Dashboard"
   • Escolhe os widgets entre as opções disponíveis
   • Organiza os widgets no dashboard
   • Salva o layout personalizado

2. Análise de Dados:

   • Usuário envia um conjunto de dados geológicos
   • Seleciona o widget de visualização apropriado
   • Configura os parâmetros para a análise
   • Interage com a visualização para explorar os dados
   • Exporta os resultados ou gera um relatório

3. Colaboração:

   • Usuário cria um novo projeto
   • Convida membros da equipe
   • Compartilha visualizações específicas do dashboard
   • Membros da equipe comentam e annotam os dados
   • O líder do projeto gera o relatório final

Especificações Técnicas

• Frontend: React com D3.js para visualizações avançadas
• Backend: Node.js com Express
• Banco de Dados: PostgreSQL para dados estruturados, MongoDB para dados não estruturados
• Autenticação: JWT (JSON Web Tokens)
• APIs: Design de API RESTful
• Processamento de Dados: Python com bibliotecas como NumPy e Pandas
• Implantação: Contêineres Docker na AWS ou Azure
• Controle de Versão: Git com GitHub
• Testes: Jest para testes unitários, Cypress para testes de ponta a ponta

Endpoints da API

• /api/auth/registrar
• /api/auth/login
• /api/dashboard/config
• /api/data/upload
• /api/data/analisar
• /api/projetos
• /api/relatorios
• /api/usuarios

Esquema do Banco de Dados

Usuários:

• id (PK)
• nome_de_usuário
• email
• hash_da_senha
• criado_em
• último_login

Projetos:

• id (PK)
• nome
• descrição
• id_do_proprietário (FK para Usuários)
• criado_em
• atualizado_em

Dashboards:

• id (PK)
• id_do_projeto (FK para Projetos)
• json_da_configuração
• criado_em
• atualizado_em

Conjuntos_de_Dados:

• id (PK)
• id_do_projeto (FK para Projetos)
• nome
• caminho_do_arquivo
• tipo
• enviado_em

Estrutura de Arquivos

Plano de Implementação

1. Configuração do Projeto (1 semana)

   • Inicializar o repositório e a estrutura do projeto
   • Configurar o ambiente de desenvolvimento e as ferramentas

2. Desenvolvimento do Backend (3 semanas)

   • Implementar o sistema de autenticação
   • Criar os endpoints da API
   • Configurar o banco de dados e os esquemas

3. Desenvolvimento do Frontend (4 semanas)

   • Desenvolver a interface principal do dashboard
   • Criar componentes de visualização de dados
   • Implementar interação do usuário e recursos de personalização

4. Processamento de Dados (2 semanas)

   • Desenvolver a funcionalidade de importação/exportação de dados
   • Implementar algoritmos de análise de dados

5. Integração e Testes (2 semanas)

   • Conectar o frontend e o backend
   • Realizar testes unitários e de integração

6. Segurança e Otimização (1 semana)

   • Implementar as melhores práticas de segurança
   • Otimizar o desempenho

7. Documentação e Implantação (1 semana)

   • Escrever a documentação técnica e do usuário
   • Configurar o pipeline de implantação

8. Teste Beta e Refinamento (2 semanas)

   • Realizar testes beta com geólogos
   • Refinar os recursos com base no feedback

Estratégia de Implantação

1. Configurar o pipeline de CI/CD usando o GitHub Actions
2. Usar o Docker para containerizar a aplicação
3. Implantar no AWS Elastic Beanstalk para escalabilidade
4. Utilizar o Amazon RDS para o banco de dados PostgreSQL
5. Implementar o AWS S3 para armazenamento de arquivos
6. Configurar o CloudFront para entrega de conteúdo
7. Configurar o AWS CloudWatch para monitoramento e registro
8. Implementar backups regulares e plano de recuperação de desastres
9. Usar o AWS WAF para segurança adicional

Justificativa do Design

As decisões de design deste projeto priorizam a flexibilidade, o desempenho e a facilidade de uso para geólogos. O React foi escolhido por sua arquitetura baseada em componentes, permitindo o desenvolvimento modular de visualizações complexas. O Node.js fornece um backend rápido e escalável. A combinação de PostgreSQL e MongoDB oferece flexibilidade no manuseio de dados geológicos estruturados e não estruturados. O D3.js permite a criação de visualizações personalizadas e interativas, essenciais para a análise de dados geológicos. A estrutura de arquivos modular e o uso de contêineres Docker garantem escalabilidade e facilidade de implantação. Medidas de segurança, como autenticação JWT e AWS WAF, protegem os dados geológicos confidenciais. No geral, essa arquitetura suporta a criação de um poderoso e personalizável dashboard que pode evoluir com as necessidades dos geólogos.