Desenvolvimento de um dashboard para análise de fundos imobiliários para investidores iniciantes

Abstract

O crescimento do número de investidores em Fundos de Investimento Imobiliário (FIIs) no Brasil evidencia o interesse por alternativas de renda passiva e diversificação de portfólio; porém, investidores iniciantes ainda enfrentam dificuldades para interpretar indicadores financeiros e tomar decisões embasadas, em razão da complexidade dos dados e da escassez de plataformas acessíveis e didáticas. Diante desse contexto, este trabalho, de natureza aplicada e com abordagem quantitativa, propõe o desenvolvimento de um dashboard interativo que apresente, de modo claro e intuitivo, os principais indicadores de FIIs — como Dividend Yield, Preço sobre valor patrimonial (P/VP), vacância e Taxa de Capitalização (Cap Rate) — auxiliando usuários com pouca experiência na análise desses ativos. Para isso, foi implementado um processo Extração, Transformação e Carregamento (ETL) que extraiu dados via Interface de Programação de Aplicações (API) e Web Scraping, transformou e validou informações em Python e Pandas, armazenou-as em banco SQLite e, em seguida, utilizou Plotly para gráficos dinâmicos e Streamlit para a interface, fundamentando-se em heurísticas de usabilidade de Nielsen e recomendações da Organização Internacional de Normalização (ISO) 9241-11. Os resultados incluem um protótipo com filtros por segmento e um ranking dos dez melhores fundos, classificados pelos indicadores de Cap Rate, Patrimônio Líquido, Quantidade de Cotas e Quantidade de Cotistas, proporcionando maior autonomia, segurança e agilidade na tomada de decisões. Como contribuição original, destaca-se a combinação entre alta interatividade e simplicidade de uso, promovendo inclusão e facilitando a educação financeira de investidores iniciantes.The growing number of investors in Brazilian Real Estate Investment Funds (FIIs) highlights an increasing interest in passive income alternatives and portfolio diversification. Nevertheless, novice investors still face challenges in interpreting financial indicators and making informed decisions due to the complexity of available data and the scarcity of accessible and educational platforms. In response to this issue, this applied research with a quantitative approach proposes the development of an interactive dashboard that clearly and intuitively presents the main FII indicators — such as Dividend Yield, Price-to-Book Value (P/VP), vacancy rates, and Capitalization Rate (Cap Rate) — supporting users with limited experience in asset analysis. To achieve this, an Extract, Transform, Load (ETL) process was implemented to extract data through Application Programming Interfaces (APIs) and Web Scraping, transform and validate information using Python and Pandas, store data in an SQLite database, and then generate dynamic visualizations with Plotly and a user-friendly interface with Streamlit. The development adhered to Nielsen's usability heuristics and recommendations from the International Organization for Standardization (ISO) 9241- 11. Results include a prototype featuring segment filters and a ranking of the top ten funds based on indicators such as Cap Rate, Net Asset Value, Number of Shares, and Number of Shareholders, enhancing autonomy, confidence, and agility in decision- making. As an original contribution, this research emphasizes the fusion of advanced interactivity and simplicity of use, fostering financial inclusion and education among beginner investors.