A automatização dos processos de recolha e análise de dados biológicos tem um enorme potencial para melhorar a eficiência e o controle de qualidade dos estudos ecológicos. Este trabalho tem como foco a automação do pipeline de dados numa empresa de consultoria em biodiversidade. O objetivo principal do trabalho foi desenvolver uma metodologia integrada para automatizar todo o processo desde a recolha de dados até à análise estatística,
melhorando assim a qualidade e rapidez das análises e contribuindo para decisões mais informadas em estudos ecológicos. A metodologia envolve otimização de formulários digitais, implementação de API para coleta automatizada de dados e armazenamento de dados em PostgreSQL.
Para contribuir com a automatização dos processos, foi desenvolvida uma aplicação em Python, que é parte significativa deste trabalho. Esta ferramenta permite aos usuários produzir resultados, como gráficos, tabelas e até shapefiles, em questão de segundos. Isso economiza uma quantidade considerável de tempo na busca de dados relevantes e na produção dos resultados necessários.
Além disso, este estágio incluiu algum trabalho de análise estatística num projeto em curso, criando scripts para processar grandes conjuntos de dados para extrair insights e tendências significativas. Duas aplicações Python complementares também foram des envolvidas para simplificar os processos atuais da empresa, reduzindo ainda mais o esforço manual e minimizando o potencial de erro humano.
Ao integrar estas soluções automatizadas, numa fase inicial assistiu-se a um processo mais rápido e eficiente de recolha de dados, seleção e criação de resultados. Como esse processo foi automatizado, não houve mais a necessidade de ir arquivo por arquivo em busca dos dados mais relevantes para um determinado output, pois tudo era armazenado em um único banco de dados. Esta abordagem não só demonstra a eficácia da automação no tratamento de dados biológicos em grande escala, simplificando processos e reduzindo o tempo gasto nestas tarefas, mas também estabelece um precedente para futuros avanços tecnológicos na consultoria em biodiversidade.