Processo de mineraÃÃo de dados como apoio à decisÃo no controle de gastos pÃblicos

AUTOR(ES)

Sandra Wanderley Lubambo

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Considerando que, cada vez mais, tanto a sociedade como as instituiÃÃes da esfera governamental, vÃm exigindo dos ÃrgÃos responsÃveis uma atuaÃÃo de controle de gestÃo mais eficiente. Resta, a essas instituiÃÃes, a difÃcil missÃo de realizar suas tarefas que sÃo fortemente dependentes de informaÃÃes e de recursos adequados para tratamento das mesmas. A mineraÃÃo de dados como parte de processo de descoberta de conhecimento em bases de dados vem se consolidando como opÃÃo para o tratamento de grandes volumes de dados, no sentido de extrair conhecimento dos mesmos. Essa dissertaÃÃo apresenta, como principal contribuiÃÃo, investigar uma soluÃÃo de mineraÃÃo de dados fundamentada na metodologia Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISIP-DM), metodologia nÃo proprietÃria que define um processo de mineraÃÃo de dados de forma estruturada e nÃo linear, e em induÃÃo de regras de associaÃÃo como apoio à decisÃo no controle da gestÃo pÃblica, mais especificamente controle de gastos pÃblicos. Os recursos estudados e avaliados foram dispostos em conformidade com uma metodologia especÃfica para processo de mineraÃÃo de dados. Na investigaÃÃo do problema, a escolha da tÃcnica de inteligÃncia artificial, baseada na extraÃÃo de regras de associaÃÃo e seus respectivos algoritmos, teve o foco na questÃo da utilidade do conhecimento adquirido com os dados para os processos concretos de tomada de decisÃo inerentes Ãs atividades de controle interno. Os experimentos realizados atravÃs de um estudo de caso, baseados nos algoritmos de induÃÃo de regras APRIORI e TERTIUS, com dados reais da Secretaria da Fazenda de Pernambuco (SEFAZ-PE), representaram uma confirmaÃÃo do modelo escolhido como um recurso adequado no apoio Ãs atividades de controle de gestÃo pÃblica

ASSUNTO(S)

controle de gastos pÃblicos data mining mineraÃÃo de dados ciencia da computacao rules induction public expenditures control induÃÃo de regras

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