https://github.com/pdrodoc/duck
My Streamlit with duckdb for Lawyers
https://github.com/pdrodoc/duck
advogado duckdb excel python streamlit
Last synced: 10 months ago
JSON representation
My Streamlit with duckdb for Lawyers
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/pdrodoc/duck
- Owner: PdroDoc
- Created: 2025-07-13T19:15:42.000Z (12 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-07-13T20:20:47.000Z (12 months ago)
- Last Synced: 2025-07-13T22:17:57.827Z (12 months ago)
- Topics: advogado, duckdb, excel, python, streamlit
- Language: Python
- Homepage: https://pedroduck.streamlit.app
- Size: 14.6 KB
- Stars: 0
- Watchers: 0
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Painel Dinâmico de Processos
### Planilha sem Excel, via DuckDB
> **Esqueça o Excel. Prepare-se para o DuckDB.**
## Visão Geral
Este projeto demonstra como construir um painel analítico profissional utilizando **DuckDB** como motor de consultas, completamente dispensando a necessidade de planilhas tradicionais. Desenvolvido especificamente para advogados e profissionais que lidam com grandes volumes de dados processuais, esta solução oferece velocidade, flexibilidade e controle total sobre suas análises.
## Por que DuckDB?
### Não é Excel
Enquanto o Excel é excelente para dados menores e manipulação manual, o DuckDB é um **banco de dados analítico** que vive dentro do seu programa. Ele processa milhões de linhas de dados em segundos, diretamente no seu computador, sem a necessidade de servidores complexos.
### Seus dados, seu controle
Carregamos dados de arquivos CSV e os consultamos com a velocidade e flexibilidade do SQL. Isso significa que você tem o poder de um banco de dados robusto, mas com a simplicidade de um arquivo que você já conhece.
### Velocidade e Eficiência
Para advogados que precisam analisar grandes volumes de processos, prazos e valores, o DuckDB permite análises complexas em um piscar de olhos, sem travar sua máquina ou exigir softwares caros.
## Características Principais
- **Análise em tempo real** de dados processuais
- **Cálculo automático de honorários** baseado em regras customizáveis
- **Consultas SQL diretas** em arquivos CSV
- **Interface intuitiva** construída com Streamlit
- **Processamento local** - sem necessidade de servidores externos
- **Integração de múltiplas fontes** - combine dados de planilhas independentes
## Funcionalidades
### Gestão de Processos
- Carregamento dinâmico de dados CSV
- Análise de prazos e valores
- Visualização de métricas em tempo real
- Filtros avançados por período, cliente, tipo de processo
### Cálculo de Honorários
- Regras personalizáveis de cálculo
- Relatórios detalhados por cliente
- Projeções de receita
- Análise de rentabilidade por caso
### Consultas Avançadas
- Interface SQL nativa para consultas complexas
- Agregações e agrupamentos dinâmicos
- Joins entre diferentes fontes de dados
- Exportação de resultados
## Tecnologias Utilizadas
- **DuckDB** - Motor de banco de dados analítico
- **Streamlit** - Framework para interface web
- **Python** - Linguagem de programação
- **Pandas** - Manipulação de dados
- **SQL** - Linguagem de consulta
## Estrutura do Projeto
```
painel-processos-duckdb/
├── app.py # Aplicação principal Streamlit
├── data/ # Diretório para arquivos CSV
├── queries/ # Consultas SQL pré-definidas
├── utils/ # Funções auxiliares
├── requirements.txt # Dependências
└── README.md # Este arquivo
```
## Exemplo de Consulta
```sql
SELECT
cliente,
COUNT(*) as total_processos,
SUM(valor_causa) as valor_total,
AVG(valor_honorarios) as honorarios_medio
FROM processos
WHERE data_inicio >= '2024-01-01'
GROUP BY cliente
ORDER BY valor_total DESC;
```
## Casos de Uso
### Para Advogados
- Controle de prazos processuais
- Análise de rentabilidade por cliente
- Relatórios de produtividade
- Gestão de carteira de clientes
### Para Escritórios
- Dashboard executivo
- Análise de performance por advogado
- Projeções financeiras
- Compliance e auditoria
### Para Desenvolvedores
- Exemplo prático de DuckDB em produção
- Integração Streamlit + DuckDB
- Padrões de consulta SQL otimizadas
- Interface responsiva para análise de dados
## Contato
Pedro Potz
Link do Projeto: https://pedroduck.streamlit.app
---
**Curioso para ver como tudo isso funciona sem ser uma "planilha" comum?**