O avanço tecnológico tem popularizado o monitoramento das componentes da irradiância solar na superfície terrestre, gerando volumes significativos de informações climáticas. A correta gestão desses dados é fundamental para diversas áreas, como o planejamento de recursos energéticos renováveis e a agricultura. Este estudo teve como objetivo desenvolver e implementar um processo automatizado de Extração, Transformação e Carregamento (ETL) de medidas de irradiância solar (global, difusa e direta em superfície horizontal) coletadas pelo Laboratório de Agrometeorologia (AGROMET) da Faculdade de Ciências Agronômicas (UNESP), Botucatu - SP. Utilizando a linguagem de programação Python e bibliotecas de ciência de dados, a metodologia envolveu a extração de dados brutos de arquivos de texto, a transformação por meio dos processos de limpeza, padronização, cálculo de efemérides geoespaciais e a aplicação de critérios de controle de qualidade usando algoritmos computacionais, e o carregamento em um Cloud File Storage (Microsoft One Drive) no formato de Grandes Arquivos Binários (Blob). Os resultados demonstram a eficácia do processo na identificação e tratamento de anomalias, junto com a criação de painéis gráficos diários para diagnóstico e operacionalização da Estação de Monitoramento de Radiação Solar, além da conversão das medidas instantâneas (W/m²) em valores integrados (MJ/m²). O processo implementado permitiu a criação de um conjunto de dados consistente e validado, garantindo a qualidade e a acessibilidade para futuros processos analíticos e de modelagem.