Introdução

A crescente geração de dados em plataformas de mensageria exige soluções escaláveis e automatizadas para coleta, processamento e análise. Este projeto apresenta uma arquitetura em nuvem capaz de capturar mensagens do Telegram, armazená-las em um Data Lake na AWS e gerar insights analíticos por meio de processamento em lote.

Objetivo

O principal objetivo é demonstrar, de forma prática, como integrar uma fonte de dados externa (Telegram) com a AWS, aplicando conceitos de engenharia de dados como ingestão, ETL, Data Lake e análise exploratória.

O que é um Pipeline de Dados?

Um pipeline de dados é um conjunto de etapas automatizadas responsáveis por coletar dados de diferentes fontes, processá-los e disponibilizá-los para consumo analítico ou operacional.

Arquitetura do Pipeline

Sistema Transacional

O sistema transacional é representado pelo Telegram, onde as mensagens são geradas pelos usuários em tempo real.

Ingestão de Dados

• API: Interface que permite a comunicação entre sistemas.
• Telegram BotFather: Utilizado para criação e gerenciamento do bot.
• AWS API Gateway: Recebe as mensagens enviadas via webhook.
• Webhook: Mecanismo que envia eventos do Telegram diretamente para a AWS.

Sistema Analítico

O que é ETL?

ETL (Extract, Transform, Load) é o processo responsável por extrair os dados, transformá-los conforme regras de negócio e carregá-los em um ambiente analítico.

Etapas do ETL

• Extração: Mensagens são recebidas via API Gateway e armazenadas no S3 (camada raw).
• Transformação: Funções Lambda processam e enriquecem os dados.
• Carregamento: Dados tratados são salvos no S3 (camada refined).

Apresentação e Análise de Dados

AWS Athena

O AWS Athena é utilizado para consultar os dados armazenados no S3 diretamente via SQL, sem necessidade de provisionar servidores.

Análises Realizadas

• Quantidade de mensagens por dia
• Quantidade de mensagens por usuário por dia
• Média do tamanho das mensagens por usuário por dia
• Quantidade de mensagens por hora, por dia da semana e por número da semana

Como Utilizar o Projeto

Configuração do Ambiente AWS

• Criar um bucket S3 para dados brutos (raw)
• Criar um bucket S3 para dados tratados (refined)
• Configurar funções AWS Lambda para extração e transformação
• Configurar o EventBridge para execução diária da transformação
• Criar tabelas no Athena para consulta dos dados

Configuração do Telegram

• Criar um bot utilizando o BotFather
• Adicionar o bot a um grupo do Telegram
• Configurar o webhook apontando para o API Gateway

Tecnologias Utilizadas

AWS

• API Gateway
• Lambda
• S3
• Athena
• EventBridge

Telegram

• BotFather
• Webhooks

Outras Tecnologias

• Python
• PyArrow
• SQL

Conclusão

Este projeto demonstra como pipelines de dados em nuvem podem ser utilizados para transformar dados brutos em insights valiosos. A integração entre Telegram e AWS mostra-se uma solução escalável, eficiente e flexível para análise de dados em tempo quase real.

Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Fique à vontade para abrir issues ou pull requests com melhorias, correções ou novas análises.

Observações

• Certifique-se de que suas credenciais da AWS estejam configuradas corretamente
• Adapte os scripts Python conforme suas necessidades
• Explore novas análises e visualizações a partir dos dados coletados