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@@ -8,13 +8,39 @@ Para um desenvolvimento sem custo se vê necessário a troca de hospedagem do ba
 ### Arquitetura
 <img width="600em" src="doc/architecture.png">
 
-## Passos para Construção do Projeto
+## Projeto
 
 ### Infraestrutura
 
 Para construção e funcionamento do projeto primeiro precisamos criar e configurar sua infraestrutura, por padrão o projeto está utilizando produtos da AWS, como EC2 e RDS.   
+Para sua construção foi escolhido o uso do framework open-source Terraform, por ser um IaC (Infrastructure as Code), possibilitando o desenvolvimento e manuseio da Infraestrutura por meio de código, facilitando a replicabilidade e manutenção.
+
 Para o desenvolvimento da infraestrutura:
 
 1. [EC2](https://github.com/matbragan/ancine-database/tree/main/terraform/ec2)
 2. [RDS](https://github.com/matbragan/ancine-database/tree/main/terraform/rds)
-3. [GitHub Action](https://github.com/matbragan/ancine-database/tree/main/.github/workflows)
+3. [GitHub Action](https://github.com/matbragan/ancine-database/tree/main/.github/workflows)
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+### Origem
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+A origem dos dados estão na página do governo, onde mensalmente a Ancine faz o carregamento dos conjuntos de dados relevantes para o projeto.   
+Dados disponibilizados em: https://dados.gov.br/dados/organizacoes/visualizar/agencia-nacional-do-cinema
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+### Banco
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+O SGBD escolhido para o projeto foi o PostgreSQL, por se tratar de um banco com alta performance de query e simplicidade em seu manuseio.   
+Por meio de scripts em Python é feito o download das bases de dados em sua origem e transformados em tabelas para o PostgreSQL - utilizando SQLAlchemy.   
+Tais scripts podem ser encontrados dentro do repositório [aqui](https://github.com/matbragan/ancine-database/tree/main/airflow/plugins).   
+> ⚠️ **IMPORTANTE**  
+> Se atente em popular um arquivo chamado `.env` utilizando o `.env_template` como auxiliar. Esse arquivo será importante para a criação das tabelas origens no PostreSQL e para a transformação dos dados utilizando o dbt.
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+### Transformação
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+Após os dados em seu formato original (conjuntos de dados da Ancine) serem carregados para o PostgreSQL é feito transformações neles afim de termos melhores dados tratados e trabalhados para fins análiticos.   
+Para tais transformações foi escolhido o framework open-source dbt, por possibilitar que engenheiros de dados criem modelos de forma intuitiva e declarativa, facilitando a definição de estruturas de dados complexas e transformações específicas com uma sintaxe familiar.   
+As configurações e seus modelos (tabelas) do dbt podem ser encontrados dentro do repositório [aqui](https://github.com/matbragan/ancine-database/tree/main/dbt/ancine).
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+### Orquestração
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+Tendo os scripts em Python de download e carregamento das tabelas e os modelos no dbt de transformação, se ve necessário uma orquestração, possibilitando todo carregamento e atualização dos dados ponta a ponta de forma automática e sistemática.   
+Para orquestração foi utilizado Airflow e sua construção pode ser encontrada dentro do repositório [aqui](https://github.com/matbragan/ancine-database/tree/main/airflow).