Para ser capaz de gerenciar e operacionalizar adequadamente políticas públicas, o Governo Federal faz uso intensivo de sistemas informatizados, cujos dados são essenciais para que a gestão governamental seja cada vez mais eficiente, possibilitando melhores tomadas de decisão pelos gestores públicos. No entanto, muitas políticas públicas são transversais, ou seja, sua implementação e avaliação dependem de mais de uma organização governamental, sendo necessário que um órgão ou entidade tenha acesso a dados que estão sob gestão de outras instituições.
Nesse contexto, o Tribunal de Contas da União (TCU) – com a experiência desenvolvida em auditorias baseadas em análise de dados e inspirado em iniciativas internacionais semelhantes, em especial na National Fraud Initiative (NFI), do Reino Unido, – realizou fiscalização que teve por objetivo avaliar o uso integrado de informação, de forma a detectar, mediante análise de dados, indícios de irregularidades na utilização de recursos públicos e bases de dados com problemas de qualidade.
As informações analisadas estão relacionadas com os seguintes temas: licitações e contratos; transferências voluntárias; execução orçamentária e financeira; imóveis da união; e concessão de benefícios a pessoas físicas e jurídicas
CONSTATAÇÕES
Ao todo, foram explorados mais de oitenta tipos de indícios de irregularidades, que envolveram a análise de 31 bases de dados governamentais, geridas por 18 organizações públicas. As irregularidades identificadas abrangeram mais de 450 mil ocorrências entre 2012 e 2018 sobre um universo de recursos públicos fiscalizados da ordem de R$ 40 bilhões.
Texto extraído de https://portal.tcu.gov.br/biblioteca-digital/analise-integrada-de-dados-da-administracao-publica-federal-dia-d.htm
A respeito das informações apresentadas acima, discorra sobre o conceito e as principais características do Big Data [valor: 2,00 pontos]; maneiras como Big Data pode ser usado pela Administração Pública no cumprimento de seus objetivos institucionais [valor: 3,00 pontos]; sobre a técnica de análise de conectividade [valor: 3,00 pontos] e a importância da linguagem Python para a Inteligência Artificial [valor: 1,50 pontos].
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