Criação de dashboards via processamento de linguagem matural

Abstract

Considerando o crescente volume de dados que atualmente é coletado de diversos processos, uma gestão e visualização de dados cada vez mais eficiente se faz necessária. Com base nisso, o presente trabalho desenvolve um chatbot, que utiliza processamento de linguagem natural (NLP), para interpretar consultas em linguagem natural e gerar visualizações de dados na forma de gráficos. O sistema foi implementado utilizando a linguagem Python de programação e uma bibliotecas como ChatterBot, speech_recognition, NLTK e Matplotlib. Isso permite que a interação entre o usuário e os dados utilizados no projeto sejam feitas via chatbot, respondendo com gráficos gerados a partir das consultas. O chatbot desenvolvido processa tanto entradas de texto quanto de voz. A arquitetura utilizada está voltada para aplicações em áreas como a Indústria 4.0, com foco na automação, facilidade de gestão e análise de dados para orientar decisões mais assertivas. O sistema criado demonstrou ser eficaz na geração de gráficos a partir de perguntas específicas, sendo que, como todo protótipo, ainda há margem para melhorias, como a integração com o Grafana para a criação de dashboards avançados e a ampliação da base de dados para aumentar o número de consultas possíveis. Este trabalho contribui para o campo de sistemas inteligentes e automação de consultas, oferecendo uma base para futuras pesquisas e expansões.

Considering the increasing volume of data currently collected from various processes, there is a growing need for more efficient data management and visualization. Based on this, the present work develops a chatbot that uses Natural Language Processing (NLP) to interpret queries in natural language and generate data visualizations in the form of charts. The system was implemented using the Python programming language and libraries such as ChatterBot, speech_recognition, NLTK, and Matplotlib. This allows for interaction between the user and the data used in the project via the chatbot, responding with charts generated from the queries. The developed chatbot processes both text and voice inputs. The architecture used is geared towards applications in areas such as Industry 4.0, focusing on automation, ease of management, and data analysis to guide more accurate decision-making. The created system proved effective in generating charts from specific questions, though, as with any prototype, there is room for improvement, such as integrating with Grafana for advanced dashboard creation and expanding the database to increase the number of possible queries. This work contributes to the field of intelligent systems and query automation, providing a foundation for future research and expansions.