Proyecto Gobierno de datos y analitica
Requisitos
- Python instalado.
- Acceso a una base de datos PostgreSQL.
- Power Bi instalado.
Dependencias
Las dependencias necesarias están listadas en el archivo requirements.txt Estas incluyen:
- pandas: para manipulación de archivos Parquet.
- sqlalchemy: para interactuar con PostgreSQL.
- psycopg2: controlador PostgreSQL.
- azure-storage-blob: para acceder a Azure Blob Storage.
- Pillow: para manejar imágenes en la GUI.
- tkinter: para la interfaz gráfica.
Paso 1: Clonar el repositorio desde GitHub Tener Python instalado
Paso 2: Instalar las dependencias.
Paso 3: Configuración de la Carpeta de Descargas El proyecto utiliza una carpeta llamada Downloads dentro del repositorio para almacenar los archivos Parquet que se descargan de Azure Blob Storage.
Paso 4: Ejecutar la Aplicación ejecutar el archivo azure_blob_to_postgres_updater.py para iniciar la aplicación. La aplicación abrirá una interfaz gráfica donde se debera ingresar los siguientes datos: Azure Account URL: La URL de Azure Blob Storage. Container Name: nombre del contenedor en Azure Blob Storage. SAS Token: token de acceso compartido para acceder a Azure. PostgreSQL Connection URL: La URL de conexión a la base de datos PostgreSQL, en el formato: postgresql://postgres:contraseña@localhost:5432/base_datos Una vez ingresados los datos,se selecciona el botón "Actualizar Datos" para descargar los archivos Parquet de Azure y subir los datos a PostgreSQL.
Paso 5: crear la relacion entre las tablas si estas no existen PK Y FK.
Al abrir el archivo de Power Bi automaticamente toma la relacion por lo que ya esta predeterminado en las pruebas.
Paso 6: visualizacion Seleccionar el boton abrir Power Bi para abrir automaticamente el archivo (Seleccion de Candidatos.pbix) y hacer las respectivas conexion con la base de datos PostgreSQL aunque estas ya vienen predefinidas.