DADOS PUBLICOS CNPJ RECEITA FEDERAL

Esse repositório consiste na Extração, Transformação e Carregamento (ETL) dos dados públicos dos CNPJ's de todas as ~60 milhões de empresas do Brasil disponibilizadas pela Receita Federal nesse link para um banco relacional (postgres) utilizando Docker.

Sumário

• Introdução
• Metodologia
• Arquitetura do Postgres
• Tecnologias utilizadas
• Fluxograma
• Estrutura do repositório
• Setup & Launch
• Update

Introdução

Os dados dos CNPJ's estão divididos em 3 grandes grupos cada um com 10 arquivos no formato .zip que são extraidos para formato .csv :

• Empresas (cnpj raiz)
• Estabelecimentos (cnpj completo)
• Sócios

Além disso os arquivos SIMPLES e Regime Tributario também foram processados totalizando 5 bases/tabelas.

• Empresas: ~ 350 MB (por arquivo - são 10)
• Estabelecimentos: ~ 1,1 GB (por arquivo - são 10)
• Sócios: ~ 250 MB (por arquivo - são 10)
• Simples: ~ 2 GB
• Regime tributário: ~500 MB (4 arquivos .csv)

O processamento total corresponde a um total de ~20,0 GB de volume de dados.

O layout para cada arquivo, ou seja, como os arquivos .csv estão estruturados, pode ser encontrado nesse pdf obtido nesse link .

Para o regime tributário ver esse pdf .

Além disso existem ainda outros arquivos que mapeiam algumas informações de cada .csv tal como o código da natureza jurídica para seu nome (2046 -> Sociedade Anônima Aberta) (esses arquivos também estão presentes ao final da pagina do link) .

Os dados são atualizados mensalmente. Para realizar a atualização dos dados veja a seção de UPDATE.

O repositório conta com testes agendados semanalmente para observar qualquer alteração na formatação dos arquivos.

Metodologia

A estratégia adotada para o processamento se baseia em ler os arquivos .csv "brutos" com pandas, realizar a edição das colunas/mapeamento e enviar para o banco com COPY via psycopg2 (códigos estão na pasta engine).

O arquivo src/db_models/df_to_db.py se encarrega de executar o COPY no banco de dados dado um dataframe de uma forma otimizada.

Além disso as chaves primarias e os índices de cada base/tabela foram retirados durante o processamento para reduzir o tempo de carga/COPY (dado as verificações que são necessárias). Ao final do processamento os índices são novamente inseridos.

Devido a quantidade massiva de dados a serem processados, a leitura de todas as tabelas conta com chuncks de 100.000 linhas por "rodada"/loop por limitações de memória RAM (isso pode variar de acordo com a máquina que se executa os scripts). Esse valor pode ser alterado em no .env:

Ao fim do processamento as 5 tabelas são populadas:

1. Estabelicimentos (rf_company): ~51 milhões de linhas
2. Empresas (rf_company_root): ~47 milhões de linhas
3. Sócios (rf_partners): ~22 milhões de linhas
4. Simples (rf_company_root_simples): ~30 milhões de linhas
5. Regime Tributário (rf_company_tax_regime): ~10 milhões de linhas

Total de linhas ao final de todo processamento: ~160 milhões de linhas

Arquitetura do Postgres

As tabelas criadas no banco postgres podem ser visualizadas no arquivo models.py

Tecnologias utilizadas

Esse reposítorio foi desenvolvido utilizando imagens Docker, Makefile, Python e banco de dados Postgresql.

Caso você estiver utilizando Windows você precisará utilizar o WSL para rodar imagens Docker.

Nesse link tem um tutorial bem completo de como rodar o [WSL + Docker] do FullCycle.

Fluxograma

O fluxograma abaixo representa, em alto nível, o processo de ETL adotado nesse repositório.

Setup & Launch

O repositório conta com um Makefile com alguns comandos já 'selecionados' para rodar o que facilita a execução de todo o processo.

Para ver todos os comandos basta digitar:

$ make

1. Clonar o repositório $ git clone https://github.com/libercapital/dados_publicos_cnpj_receita_federal.git

2. Criar o .env na raiz do repostório (mesmo diretório do docker-compose.yaml):

N_ROWS_CHUNKSIZE=100000
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=postgres
POSTGRES_HOST=postgres
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=rf_dados_publicos_cnpj
DB_MODEL_COMPANY=rf_company
DB_MODEL_COMPANY_TAX_REGIME=rf_company_tax_regime
DB_MODEL_COMPANY_ROOT=rf_company_root
DB_MODEL_COMPANY_ROOT_SIMPLES=rf_company_root_simples
DB_MODEL_PARTNERS=rf_partners
DB_MODEL_REF_DATE=rf_ref_date

Por default os nomes da tabela serão esses (mais detalhes no arquivo settings.py):

Para se conectar no postgres em algum visualizador (exemplo: DBeaver) coloque as seguintes configurações se você as configurou conforme mostrado acima: host: localhost database: rf_dados_publicos_cnpj porta: 5434 (ver docker-compose.yaml) usuário: postgres senha: postgres

3. Crie a image docker utilizada no processamento:

$ make build-img

4. Execute para subir os containers (a imagem do postgres será baixada):

$ make up

5. Execute para fazer criar o modelo do banco de dados:

$ make db-setup

6. Execute para fazer o download e unzip dos arquivos do link (recursos):

$ make io-download-and-unzip

Carregamento dos dados

Forma "supervisionada" (sugerida)

7. Execute para fazer a carga/processamento para o posgres do rf_company_root:

$ make engine-company-root

8. Execute para fazer a carga/processamento para o posgres do rf_partners:

$ make engine-partners

9. Execute para fazer a carga/processamento para o posgres do rf_company_root_simples:

$ make engine-company-root-simples

10. Execute para fazer a carga/processamento para o posgres do rf_company_tax_regime:

$ make engine-company-tax-regime

11. Execute para fazer a carga/processamento para o posgres do rf_company:

$ make engine-company

12. Execute para fazer a carga/processamento do rf_ref_date que diz a data de referencia dos arquviso processados para o postgres:

$ make engine-ref-date

Forma única

7. Execute para fazer a carga/processamento dos arquivos para o postgres:

make engine-main

Update dos dados

Para realizar o update dos dados quando uma nova "rodada" de arquivos for disponibilizada, a melhor forma de garantir o uptime em produção é:

1. baixar e deszipar os arquivos (step 6 de Setup & Launch)

2. criar novas tabelas com o sufixo no nome: '_new' (alterando no settings.py);

3. fazer a carga dos arquivos (step 7 -> 12 de Setup & Launch);

4. renomear as tabelas antigas para '_old' (via sql) ($ ALTER TABLE rf_company RENAME TO rf_company_old; ...);

5. retirar o sufixo '_new' das tabelas novas (via sql); ($ ALTER TABLE rf_company_new RENAME TO rf_company; ...);

6. deletar as antigas '_old' (via sql); ($ DROP TABLE rf_company_old; ...);

Estrutura do repositório

A pasta src/data/ contem todos os arquivos .zip, .csv e .jsons obtidos em http://200.152.38.155/CNPJ separados por data de referência (a pasta src/data/ está no gitignore dado o tamanho de seus arquivos).

A pasta src/db_models/ contém todos os scripts necessários para a manipular os modelos do banco de dados e auxiliar no carregamento dos dados no banco de dados.

A pasta src/io/ contém todos os scripts necessários para realizar o download e unzip dos arquivos .zip

A pasta src/engine/ contém os códigos que executam o processanto do arquivo no formato .csv e a ingestão no banco de dados.

dados_abertos_receita_federal/
├── Dockerfile
├── Makefile
├── docker-compose.yaml
├── pytest.ini
├── README.md
├── docs/
│ ├── layout-regime-tributario.pdf
│ ├── NOVOLAYOUTDOSDADOSABERTOSDOCNPJ.pdf
│ └── imgs/
│     ├── fluxograma.png
│     └── mermaid_helpers.txt
├── requirements/
│     ├── requirements.txt
│     └── testing.txt
├── src/
│ ├── data/
│ │ ├── 202Y1-MM1-DD1/
│ │ │ ├── F.K03200$W.SIMPLES.CSV.D10814.zip
│ │ │ ├── F.K03200$Z.D10814.CNAECSV.zip
│ │ │ ├── F.K03200$Z.D10814.MOTICSV.zip
│ │ │ ├── F.K03200$Z.D10814.MUNICCSV.zip
│ │ │ ├── F.K03200$Z.D10814.NATJUCSV.zip
│ │ │ ├── F.K03200$Z.D10814.PAISCSV.zip
│ │ │ ├── F.K03200$Z.D10814.QUALSCSV.zip
│ │ │ ├── K3241.K03200Y0.D10814.EMPRECSV.zip
│ │ │ ├── K3241.K03200Y0.D10814.ESTABELE.zip
│ │ │ ├── K3241.K03200Y0.D10814.SOCIOCSV.zip
│ │ │ ├── ...
│ │ │ ├── K3241.K03200Y9.D10814.ESTABELE.zip
│ │ │ ├── K3241.K03200Y9.D10814.SOCIOCSV.zip
│ │ │ └── unziped/
│ │ │     ├── F.K03200$W.SIMPLES.CSV.D10814
│ │ │     ├── F.K03200$Z.D10814.CNAECSV
│ │ │     ├── F.K03200$Z.D10814.MOTICSV
│ │ │     ├── F.K03200$Z.D10814.MUNICCSV
│ │ │     ├── F.K03200$Z.D10814.NATJUCSV
│ │ │     ├── F.K03200$Z.D10814.PAISCSV
│ │ │     ├── F.K03200$Z.D10814.QUALSCSV
│ │ │     ├── K3241.K03200Y0.D10814.EMPRECSV
│ │ │     ├── K3241.K03200Y0.D10814.ESTABELE
│ │ │     ├── K3241.K03200Y0.D10814.SOCIOCSV
│ │ │     ├── ...
│ │ │     ├── K3241.K03200Y9.D10814.ESTABELE
│ │ │     ├── K3241.K03200Y9.D10814.SOCIOCSV
│ │ │     ├── cnaes.json
│ │ │     ├── motivos.json
│ │ │     ├── municipios.json
│ │ │     ├── natju.json
│ │ │     ├── pais.json
│ │ │     └── qual_socio.json
│ │ └── 202Y2-MM2-DD2/
│ ├── db_models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── config_models.py
│ │ ├── create_tables.py
│ │ ├── df_to_db.py
│ │ ├── models.py
│ │ ├── reset.py
│ │ └── utils.py
│ ├── engine/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── company.py
│ │ ├── company_tax_regime.py
│ │ ├── company_root.py
│ │ ├── company_root_simples.py
│ │ ├── core.py
│ │ ├── main.py
│ │ └── partners.py
│ └── io/
│     ├── __init__.py
│     ├── create_jsons_from_csv.py
│     ├── download.py
│     ├── get_files_dict.py
│     ├── get_last_ref_date.py
│     ├── unzip.py
│     └── utils.py
└── tests/
      └── ...