Case de Analytics EngineeringRAIS · 2015–2025

O agro do Pará mais que triplicou em valor. O emprego formal, não.

Um pipeline de dados público, do microdado bruto ao dashboard, para responder: como evoluiu o emprego formal nos municípios do Pará na última década, por setor e escolaridade, e onde o agro gerou mais vagas formais?

BigQuery dbt SQL Modelagem dimensional Power BI · DAX Base dos Dados
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1,45 mi
vínculos formais em 2024, +28% sobre 2015
3,5×
valor da produção agrícola: de R$ 10,4 bi para R$ 36,0 bi
+18%
vínculos formais do agro: de 53 mil para 63 mil
144
municípios, 672 classes CNAE e 24 testes de dados
01 · O MERCADO FORMAL

Queda em 2016, estagnação até a pandemia, salto a partir de 2021.

O estoque de vínculos ativos em 31 de dezembro saiu de 1,13 mi em 2015, caiu para 1,05 mi em 2016 e ficou parado até 2020. Depois disso, ganhou 365 mil vagas em quatro anos.

Por escolaridade, o ensino médio completo domina, e o superior completo ganha espaço ano a ano. A remuneração média de dezembro de 2024 foi de R$ 3,23 mil (valor nominal).

Vínculos formais ativos em 31/12, Pará (milhões)Fonte: RAIS
1,13
1,05
1,07
1,09
1,08
1,08
1,17
1,28
1,41
1,45
1,59
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025

2025 em tom claro: existe na RAIS, mas fica fora do dashboard porque a produção agrícola (PAM/IBGE) vai só até 2024.

02 · O DESCOMPASSO DO AGRO

A produção disparou depois de 2020. As vagas formais do agro mal acompanharam.

Cruzando a RAIS com a Produção Agrícola Municipal do IBGE, com 2015 como base 100: em 2024 o valor produzido chegou a 346, e os vínculos formais do agro (CNAE 01, 02 e 03), a 118.

Índice 2015 = 100 Valor da produção (lavouras) Vínculos formais do agro
100
100
95
96
103
99
97
101
102
95
147
95
199
103
234
121
275
122
346
118
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
03 · ONDE ESTÃO AS VAGAS

Produzir muito não é empregar com carteira.

Igarapé-Miri, capital do açaí, produziu R$ 13,9 bi em dez anos e tinha só 60 vínculos formais no agro em 2024. Paragominas, com produção parecida, tinha 3.960.

O agro que gera vaga formal é o de grãos e pecuária. Açaí e cacau são, em boa parte, agricultura familiar e extrativismo, com pouco registro em carteira.

Maiores ganhos de vagas formais no agro, 2015–2024
Santa Isabel do Pará+2.325
Paragominas+1.004
Santana do Araguaia+714
Santa Maria das Barreiras+696
Garrafão do Norte+616
Produção acumulada 2015–2024 × vínculos formais do agro em 2024RAIS e PAM/IBGE
Igarapé-Miri · açaí R$ 13,9 bi produzidos
60 vínc.
Paragominas · grãos R$ 11,1 bi produzidos
3.960 vínc.
Medicilândia · cacau R$ 8,6 bi produzidos
111 vínc.
Dom Eliseu · grãos R$ 6,7 bi produzidos
1.263 vínc.
Santana do Araguaia · grãos R$ 5,8 bi produzidos
1.889 vínc.
COMO FOI CONSTRUÍDO

De 478 GB de microdados a um modelo estrela testado.

FONTES
Base dos Dados
RAIS vínculos (478 GB), diretórios de municípios e CNAE, PAM/IBGE lavouras
STAGING · VIEWS
4 modelos dbt
Filtro por UF = PA, tipagem, limpeza e padronização de nomes
MARTS · TABELAS
Modelo estrela
2 fatos e 4 dimensões, com 24 testes de dados
CONSUMO
Power BI
Modo Import, medidas DAX de estoque, 3 páginas
Modelo estrela
dim_tempo
2015–2025
dim_municipio
144
dim_cnae
672
fct_vinculos
ano × município × CNAE × escolaridade · ~420 mil linhas
dim_escolaridade
12
fct_agro_municipio_ano
ano × município · vínculos do agro + valor e área da produção
Decisões que importam
01Custo zero. BigQuery sandbox, trava de 10 GB por consulta, filtro por UF e dry run antes de tocar a tabela de 478 GB.
02Estoque não se soma. Vínculos são uma foto de 31/12; as medidas DAX usam sempre o último ano do filtro.
03Testes onde são baratos. not_null, unique, relationships e granularidade única nos marts; o staging fica sem testes para não reler a fonte.
04Import, não DirectQuery. O dashboard não consome cota do BigQuery a cada clique.
O DASHBOARD

Três páginas no Power BI.

Página Visão geral do dashboard: cartões de vínculos, remuneração e variação, linha do tempo e treemap por setor
Visão geral. Vínculos, remuneração média, variação anual e distribuição por setor.
Página Setor e escolaridade: barras 100% por escolaridade e remuneração média por seção CNAE
Setor e escolaridade. Composição por escolaridade e salário por setor.
Página Agro no Pará: top 10 municípios, produção versus vínculos e dispersão
Agro no Pará. Top 10 municípios, produção × vínculos e dispersão.
Limitações
  • Salários em reais nominais, sem correção pela inflação.
  • A PAM cobre só lavouras (temporárias e permanentes) e vai até 2024; pecuária e extrativismo ficam de fora.
  • A RAIS mede só o emprego formal; a informalidade, grande no agro paraense, não aparece.
Código, modelos dbt e medidas DAX estão abertos.
github.com/lanybcr/rais-para-analytics
Fontes: RAIS (MTE) e PAM (IBGE), via Base dos Dados.