Desafio e Solução

GitHub Radar — Power BI (Data Engineering)

Dashboard analítico para inspeção de repositórios GitHub (atividade, concentração/“bus factor”, processo/qualidade e linguagens). O projeto coleta dados via scripts Python (etl/), gera CSVs em out/ e carrega tudo em um relatório Power BI (template .pbit).

🧭 Visão rápida

Stack: Python (ETL) + Power BI
Dados: API do GitHub → CSVs em out/
Relatório: powerbi_template/GithubRadar.pbit (fonte oficial para versionamento)
Design: arquivos SVG e Figma em powerbi/design/

📊 Páginas do Dashboard

1) Visão Geral

KPIs: Stars • Commits (janela) • Contribuidores Únicos • Lead Time (médio/mediano)
Tabela-hub: ranking por atividade/concentração com link para o repo
Top 10 por atividade (commits na janela)

2) Atividade

Série temporal de commits (dia/semana) e média móvel (MM7)
Slicers de repo/owner/language e janela de tempo

3) Concentração (Bus Factor)

Top1 Commits % e Top3 Commits % por repositório
Tabela “drill” por contribuidor (login, contribuições, % no repo)

4) Processo / Qualidade

Histograma de lead_time_days (bins) e P90/P95
Barras: Issues fechadas na janela por repo

5) Linguagens

Treemap % por linguagem • Barra empilhada linguagem × repo

6) Layout/Design

Paleta e tipografia do tema, grid e componentes

Os arquivos vetoriais de cada página estão em powerbi/design/*.svg e o projeto Figma em powerbi/design/GithubRadar_Design.fig.

🧩 Medidas-chave (DAX) — highlights

Atividade: Commits (Janela), Média Diária (30d)
Concentração: Top1 Commits %, Top3 Commits %, Contribuidores Únicos
Processo: Lead Time Mediano, Lead Time P95, Issues Fechadas (Janela)
Linguagens: Bytes Linguagem, % Linguagem

O modelo segue estrela: RepoMeta (dim) → fatos (RepoCommitsDaily, RepoContrib, RepoIssuesClosed, RepoLang). Chave: RepoKey = owner & "/" & repo.

GitHub Radar