Data Sentinel é um painel interativo para análise e visualização de dados sensíveis, com integração segura ao Google Drive, desenvolvido para facilitar a tomada de decisões com foco em segurança, performance e experiência do usuário.
- 🔒 Download seguro de dados sensíveis via Google Drive API
- 📊 Visualização interativa com Streamlit e Plotly
- ⚡ Performance otimizada com cache e pandas
- 🛡️ Dados protegidos por .env e credenciais externas
- 🐳 Pronto para deploy em Docker e Cloud
- Python 3.13+
- Streamlit
- Pandas
- Plotly
- Google API Python Client
- Docker
git clone https://github.com/Samurai33/data-sentinel.git
cd data-sentinel
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # ou .venv\Scripts\activate no Windows
pip install -r requirements.txt
# Configure .env e credentials.json conforme instruções abaixo
streamlit run datasentinel/app.py- NUNCA compartilhe
credentials.jsonou dados sensíveis publicamente. - Adicione seu
GOOGLE_DRIVE_FILE_IDno arquivo.env. - Baixe o
credentials.jsonda sua conta de serviço Google Cloud e coloque na raiz do projeto. - Compartilhe o arquivo do Google Drive com o e-mail da conta de serviço.
docker build -t data-sentinel .
docker run -d -p 8501:8501 --env-file .env -v $(pwd)/credentials.json:/app/credentials.json data-sentinelContribuições são bem-vindas! Siga o padrão de branch feature/, faça PRs claros e utilize issues para sugestões ou bugs.
- Fork o projeto
- Crie sua branch:
git checkout -b feature/minha-feature - Commit:
git commit -m 'feat: minha nova feature' - Push:
git push origin feature/minha-feature - Abra um Pull Request
Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.
- Autor: Samurai33
- GitHub: Samurai33
- Email: samurai@n3xus.dev
Inspirado nos melhores projetos open source de 2025: Streamlit, Pandas, Plotly, Cookiecutter Data Science, FastAPI, Superset, Prefect, Great Expectations, Airbyte, Dagster.