Laboratório: Metabase conectado a réplica PostgreSQL do TOTVS Protheus para BI de Varejo

Roteiro para estudo em ambiente de laboratório ou de teste. Execute apenas em equipamentos, redes e contas que você tenha autorização para usar, com backup e homologação próprios. Comandos podem causar indisponibilidade ou perda de dados. Software e marcas citados pertencem aos seus titulares. Termos de Uso.

Duração estimada

120 min

Passos

11

Validações

5

Versões da documentação consultada

PostgreSQL 16 · Metabase v0.48.7 · Docker a versão estável atual

Topologia

O Metabase (em Docker, IP 192.168.56.10) conecta-se a um PostgreSQL (IP 192.168.56.11) que contém uma réplica extraída do Protheus. O acesso é somente leitura. O usuário BI acessa o Metabase via navegador em http://192.168.56.10:3000. Não há conexão direta ao banco Protheus de produção.

+------------+        +---------------+        +----------------+
| Navegador  | <-->   |  Metabase     | <-->   | PostgreSQL     |
| (BI User)  |        | (Docker)      |        | (Replica)      |
|192.168.56.1|        |192.168.56.10  |        |192.168.56.11   |
+------------+        +---------------+        +----------------+

Equipamentos e software

Roteiro

1. Preparar a VM do PostgreSQL

   Instale o PostgreSQL na VM dedicada. Isso isola a réplica e protege o ambiente de produção.

   sudo apt update && sudo apt install postgresql-16Copiar

   O que você deve ver: Serviço postgresql ativo e escutando na porta 5432.

2. Criar usuário e banco para BI

   Crie um usuário de leitura e um banco chamado bi_varejo. Isso limita o acesso e separa o ambiente analítico.

   sudo -u postgres psql -c "CREATE USER bi_readonly WITH PASSWORD 'SenhaForteAqui';"
   sudo -u postgres psql -c "CREATE DATABASE bi_varejo OWNER bi_readonly;"Copiar

   O que você deve ver: Usuário e banco criados sem erro.

3. Importar esquema didático de simulação

   Crie as tabelas-modelo inspiradas em SL1, SL2, SL4, SF2, SD2, SB1 e SA1. Use o esquema bi_varejo para simular a extração do Protheus.

   psql -U bi_readonly -d bi_varejo -h localhostCopiar

   O que você deve ver: Prompt do psql conectado ao banco bi_varejo.

4. Criar tabelas de simulação

   Execute o SQL abaixo para criar as tabelas. Isso permite consultas reais sem expor o dicionário do fabricante.

   CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS bi_varejo;
   
   CREATE TABLE bi_varejo.fato_venda (
     id SERIAL PRIMARY KEY,
     filial VARCHAR(4),
     num_venda VARCHAR(12),
     data_venda DATE,
     id_cliente INTEGER,
     valor_total NUMERIC(14,2),
     desconto NUMERIC(14,2)
   );
   
   CREATE TABLE bi_varejo.fato_venda_item (
     id SERIAL PRIMARY KEY,
     id_venda INTEGER REFERENCES bi_varejo.fato_venda(id),
     id_produto INTEGER,
     quantidade NUMERIC(10,2),
     valor_unitario NUMERIC(14,2),
     valor_item NUMERIC(14,2),
     desconto_item NUMERIC(14,2)
   );
   
   CREATE TABLE bi_varejo.dim_produto (
     id SERIAL PRIMARY KEY,
     codigo VARCHAR(20),
     descricao VARCHAR(100),
     categoria VARCHAR(50)
   );
   
   CREATE TABLE bi_varejo.dim_cliente (
     id SERIAL PRIMARY KEY,
     codigo VARCHAR(20),
     nome VARCHAR(100),
     segmento VARCHAR(50)
   );
   
   CREATE TABLE bi_varejo.dim_loja (
     id SERIAL PRIMARY KEY,
     codigo VARCHAR(10),
     nome VARCHAR(100),
     cidade VARCHAR(50)
   );Copiar

   O que você deve ver: Tabelas criadas sem erro no schema bi_varejo.

5. Popular tabelas com dados de exemplo

   Insira dados fictícios para simular vendas, produtos e clientes. Isso permite testar queries e dashboards.

   INSERT INTO bi_varejo.dim_produto (codigo, descricao, categoria) VALUES ('PROD01','Arroz 5kg','Alimentos'),('PROD02','Feijão 1kg','Alimentos');
   INSERT INTO bi_varejo.dim_cliente (codigo, nome, segmento) VALUES ('CLI01','Maria Silva','Varejo'),('CLI02','João Souza','Atacado');
   INSERT INTO bi_varejo.fato_venda (filial,num_venda,data_venda,id_cliente,valor_total,desconto) VALUES ('01','00000001','2024-06-01',1,100.00,5.00);
   INSERT INTO bi_varejo.fato_venda_item (id_venda,id_produto,quantidade,valor_unitario,valor_item,desconto_item) VALUES (1,1,2,20.00,40.00,2.00),(1,2,1,60.00,60.00,3.00);Copiar

   O que você deve ver: Linhas inseridas nas tabelas de simulação.

6. Configurar acesso remoto seguro ao PostgreSQL

   Edite o pg_hba.conf para liberar acesso apenas do IP do Metabase. Isso reduz a superfície de ataque.

   sudo nano /etc/postgresql/16/main/pg_hba.conf
   # Adicione:
   host    bi_varejo    bi_readonly    192.168.56.10/32    md5
   sudo systemctl restart postgresqlCopiar

   O que você deve ver: Conexão do Metabase será permitida apenas pelo IP autorizado.

7. Preparar a VM do Metabase com Docker

   Instale Docker e crie um diretório para plugins. O Metabase será isolado em container.

   sudo apt update && sudo apt install docker.io
   sudo mkdir -p /opt/metabase/pluginsCopiar

   O que você deve ver: Docker instalado e diretório plugins criado.

8. Baixar e rodar o Metabase em Docker

   Use a imagem oficial. Monte o diretório de plugins para drivers JDBC.

   sudo docker run -d -p 3000:3000 \
     -v /opt/metabase/plugins:/plugins \
     --name metabase \
     -e MB_PLUGINS_DIR=/plugins \
     metabase/metabase:v0.48.7Copiar

   O que você deve ver: Container Metabase rodando e acessível na porta 3000.

9. Conectar o Metabase ao PostgreSQL

   No navegador, acesse o Metabase, crie o admin e adicione a fonte de dados PostgreSQL apontando para 192.168.56.11, banco bi_varejo, usuário bi_readonly. Isso permite explorar os dados simulados.

   O que você deve ver: Fonte de dados conectada sem erro, tabelas bi_varejo visíveis no Metabase.

10. Criar consulta SQL realista (curva ABC)

    No Metabase, crie uma consulta SQL para curva ABC de produtos. Isso exemplifica análise de vendas de varejo.

    SELECT p.descricao, SUM(i.valor_item) AS total_vendido
    FROM bi_varejo.fato_venda_item i
    JOIN bi_varejo.dim_produto p ON i.id_produto = p.id
    GROUP BY p.descricao
    ORDER BY total_vendido DESC;Copiar

    O que você deve ver: Tabela com produtos ordenados pelo total vendido.

11. Montar dashboard de vendas

    No Metabase, crie um dashboard e adicione a consulta criada. Isso entrega visualização pronta para o usuário de negócio.

    O que você deve ver: Dashboard exibindo gráfico de vendas por produto.

Como saber que funcionou

Troubleshooting

Segurança e hardening

• Nunca use usuário de produção para BI; sempre crie usuário restrito a leitura.
• Libere acesso ao PostgreSQL apenas para o IP do Metabase.
• Não exponha porta 3000 do Metabase para a internet sem autenticação forte.
• Use senha forte para o usuário bi_readonly.
• Mantenha Docker e PostgreSQL atualizados com patches de segurança.
• Não armazene dados reais de clientes sem consentimento e adequação à LGPD.

Checklist final

• PostgreSQL instalado e acessível na VM dedicada
• Usuário bi_readonly criado e restrito a leitura
• Tabelas de simulação criadas e populadas
• Metabase rodando em Docker e acessível via navegador
• Fonte de dados PostgreSQL adicionada no Metabase
• Dashboard criado e exibindo dados simulados