Tenha análises diárias sobre sua ação bancária com a facilidade de uma aplicação web intuitiva.
Análise da IACorreção técnica após teste de resistência. Fluxo vendedor intensificado por rebalanceamentos de carteiras institucionais.
Visão consolidada das ações monitoradas no dia, com dados reais entregues pelo pipeline (n8n + brapi + Postgres).
| Banco | Ticker | Preço (R$) | Variação dia |
|---|---|---|---|
| Itaú Unibanco | ITUB4 | 41.52 | -2.49% |
| Bradesco | BBDC4 | 18.30 | -1.82% |
| Banco do Brasil | BBAS3 | 23.20 | +1.32% |
| Santander Brasil | SANB11 | 29.16 | -2.77% |
| BTG Pactual | BPAC11 | 52.60 | -4.55% |
Para análises mais profundas (janelas móveis de 30 dias, indicadores técnicos e comparações históricas), o pipeline envia os dados para o BigQuery, que alimenta um dashboard dedicado no Looker Studio.
Abrir painel de 30 diasDo consumo da API da brapi até a visualização em tempo quase real no navegador, passando por n8n, Postgres, BigQuery e Looker Studio.
Etapa 1 · Ingestão
→n8n
Workflows agendados no n8n consomem a API da brapi em janelas definidas, normalizando os dados de cotação das ações bancárias.
Etapa 1 · Ingestão
→n8nWorkflows agendados no n8n consomem a API da brapi em janelas definidas, normalizando os dados de cotação das ações bancárias.
Etapa 2 · Persistência
→Postgres
·BigQuery
O mesmo fluxo grava os dados normalizados em Postgres (para alimentar o site em Next.js) e em BigQuery (para análises históricas e dashboards no Looker Studio).
Etapa 3 · Camada de apresentação
→Next.js
·BigQuery→Looker
O Next.js consome diretamente o Postgres para montar esta landing page, enquanto o Looker Studio se conecta ao BigQuery para análises de janelas de 30 dias e comparações mais pesadas.
Etapa 3 · Camada de apresentação
→Next.js·BigQuery→LookerO Next.js consome diretamente o Postgres para montar esta landing page, enquanto o Looker Studio se conecta ao BigQuery para análises de janelas de 30 dias e comparações mais pesadas.
Visão esquemática
brapin8nPostgresLandingBigQueryLookerFluxo principal segue de cima para baixo e se divide em duas saídas: landing page (Postgres) e analytics (BigQuery/Looker).
Esta landing page foi criada como vitrine prática de um fluxo de automação desenvolvido durante um curso de n8n. A ideia é mostrar de forma clara como orquestrar integrações reais de mercado financeiro e transformá-las em interfaces visuais úteis.
A arquitetura combina n8n para orquestração, brapi como fonte de dados, Postgres e BigQuery como camadas de persistência e análise, e Next.js + Looker Studio como pontos de contato com o usuário final.
A trilha de n8n da Alura não é sobre landing pages ou ações em si, mas trouxe boas práticas que podem ser aplicadas tanto em projetos pessoais como este quanto em projetos para clientes.
