Como montar um pipeline de dados com Web Scraping, Automação e Visualização em Power BI (sem escrever código)

Vivemos na era dos dados — mas o maior desafio não é ter acesso a eles, e sim coletar, organizar e transformar essas informações em insights visuais e acionáveis.

Se você é um analista, desenvolvedor, profissional de marketing ou empreendedor que precisa lidar com dados de redes sociais, plataformas públicas ou sites diversos, provavelmente já se fez essa pergunta:

“Como posso automatizar tudo isso e transformar dados públicos da internet em gráficos prontos para análise?”

Neste artigo, apresento um processo completo que soluciona esse desafio. A proposta é simples: criar um pipeline de dados do zero, capaz de coletar, transformar, armazenar e visualizar dados sem a necessidade de programação tradicional.

📌 O que você vai aprender neste artigo?

• Como montar um pipeline de dados completo com ferramentas low-code
• Quais ferramentas usar: Apify, n8n, Supabase e Power BI
• Como funciona a integração entre cada etapa
• Aplicações práticas para empresas, analistas e freelancers
• Como evoluir o projeto para soluções comerciais

🧱 A Stack Usada (Low-Code e Open Source)

A ideia aqui é usar ferramentas acessíveis, flexíveis e de baixo custo. Veja a arquitetura completa:

• 📦 Apify: Coleta os dados de qualquer site público via Web Scraping
• 🔁 n8n: Automatiza o fluxo dos dados (ETL: extração, transformação e carga)
• 🗃️ Supabase: Banco de dados relacional na nuvem, baseado em PostgreSQL
• 📊 Power BI: Plataforma de visualização e análise interativa

🕸️ Etapa 1 – Coleta de Dados com Apify

• O primeiro passo é extrair os dados. O Apify é uma plataforma de scraping que oferece actors prontos para capturar dados de plataformas como:
• Instagram (seguidores, posts, comentários)
• TikTok (vídeos, perfis, sons, hashtags)
• YouTube (dados de vídeos e canais)
• Google Maps (estabelecimentos, reviews, localização)

Benefícios:

• Interface simples
• Agendamento de execuções
• Scrapers prontos para uso
• Exportação via API, CSV ou JSON

A coleta pode ser feita com base em palavras-chave, perfis específicos ou categorias de busca — tudo configurável.

🔄 Etapa 2 – Automação com n8n

Depois de coletar os dados, é preciso automatizar a forma como eles são processados e enviados para o banco. O n8n é a ponte entre o Apify e o Supabase.

O que o n8n faz:

• Recebe os dados do Apify via Webhook
• Filtra, limpa e transforma os dados
• Adiciona lógica condicional (ex: evitar duplicações)
• Envia para o banco Supabase via API REST

🧩 Etapa 3 – Armazenamento com Supabase

Com os dados tratados, é hora de armazenar de forma organizada. O Supabase funciona como um backend completo:

• Baseado em PostgreSQL
• Painel web para gerenciar dados
• API REST gerada automaticamente
• Regras de autenticação e permissões
• Grátis para projetos pequenos

Ideal para quem quer a estrutura de um banco relacional com a simplicidade de um Firebase.

📈 Etapa 4 – Visualização com Power BI

A etapa final é visualizar e analisar. O Power BI se conecta facilmente ao Supabase via conector PostgreSQL.

Com os dados carregados, você pode:

• Criar dashboards personalizados
• Filtrar por período, plataforma, perfil, tipo de conteúdo
• Comparar performance entre diferentes fontes
• Automatizar atualizações via agendamento

💡 Aplicações Práticas

Essa estrutura pode ser adaptada para dezenas de cenários:

🎯 Por que essa solução é poderosa?

• Totalmente automatizável: do scraping ao gráfico
• Flexível: coleta dados de qualquer site com HTML acessível
• Econômica: uso gratuito ou baixo custo para todos os componentes
• Escalável: integra com outras APIs, plataformas ou dashboards

Você pode começar com um projeto simples e expandir para soluções robustas.

🔧 Recursos complementares (em breve no blog):

• Como instalar o n8n local com ngrok para testes
• Como usar webhook.site e Postman para simular dados
• Como publicar e agendar actors no Apify
• Como automatizar o pipeline com Make
• Como proteger e escalar seu banco Supabase

✅ Conclusão

Criar um pipeline de dados nunca foi tão acessível.

Essa solução permite que analistas e equipes criem uma plataforma de dados personalizada, conectando informações de redes sociais, mapas, vídeos, comentários e qualquer site acessível — com a entrega final sendo dashboards profissionais e atualizados em tempo real.

Se você trabalha com dados e quer montar sua própria estrutura de coleta, automação e visualização, essa arquitetura pode ser o ponto de partida ideal.

💬 Quer aprender como montar esse projeto passo a passo?

Nos próximos artigos do blog, vamos quebrar essa jornada em três partes:

1. Apify + n8n + Supabase
2. Supabase + Power BI
3. Dicas técnicas complementares (ngrok, Postman, Make, webhook.site)

<script>
// Inputs: todos os itens | e identificados
const allItems = $input.all().flatMap(item => item.json.id ? [{
  id: item.json.id,
  chanelId: item.json.chanelId || "",
  title: item.json.title || "",
  url: item.json.url || "",
  thumbnailUrl: item.json.thumbnailUrl || "",
  duration: item.json.duration || "",
  data: item.json.data || "",
  type: item.json.type || ""
}] : []);

const identifiedItems = $input.all().flatMap(item => item.json.videoIdSearch || []);

// Filtrar apenas os não identificados
const nonIdentified = allItems.filter(item => 
  !identifiedItems.includes(item.id)
);

// Remover duplicados (manter apenas 1 item por ID)
const uniqueItems = [];
const seenIds = new Set();

nonIdentified.forEach(item => {
  if (!seenIds.has(item.id)) {
    seenIds.add(item.id);
    uniqueItems.push(item);
  }
});

// Retornar os resultados incluindo todas as variáveis do objeto
return uniqueItems;

</script>