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dc.contributor.authorSilva, Carlos Vinícius Sarmento-
dc.contributor.authorRocha, Henrique Aparecido da-
dc.date.accessioned2018-02-19T11:57:53Z-
dc.date.accessioned2018-06-20T20:12:11Z-
dc.date.accessioned2019-07-29T20:48:18Z-
dc.date.available2018-02-19T11:57:53Z-
dc.date.available2018-06-20T20:12:11Z-
dc.date.available2019-07-29T20:48:18Z-
dc.date.issued2010-10-
dc.identifier.issn1981-674X-
dc.identifier.urihttps://basedeconhecimento.cgu.gov.br/handle/1/986-
dc.descriptionv. 5, n 8, p. 29-40, 2010pt_BR
dc.description.abstractO trabalho de auditoria governamental tem sido realizado no âmbito do Poder Executivo Federal pela Controladoria-Geral da União. Várias estratégias são utilizadas visando a prevenção e o combate à corrupção. No entanto, devido ao crescente aumento de informações nos bancos de dados governamentais, a tarefa de exploração desses dados para geração de conhecimento útil na atividade de auditoria se torna cada vez mais árdua. As técnicas de Mineração de Dados, estudadas na área de Inteligência Artificial, têm sido alvo de várias pesquisas por causa de seus bons resultados no processo de descoberta de conhecimento em grandes volumes de dados. Este artigo trata da aplicação de técnicas de Mineração de Dados em um conjunto de dados reais de licitações realizadas pelo Governo Federal. O objetivo é verificar o potencial das técnicas para lidar com conjuntos de dados provenientes dos sistemas de informação do Governo, procurando assim identificar padrões de interesse que possam subsidiar ações de controle.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherRevista da CGUpt_BR
dc.subjectPrevenção e o combate à corrupçãopt_BR
dc.subjectMineração de Dadospt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectSistemas de informação do Governopt_BR
dc.subject.classificationPrevenção da Corrupção, Integridade e Transparência Públicapt_BR
dc.titleTécnicas de mineração de dados como apoio às auditorias governamentaispt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.rights.licenseLicenças::Creative commons uso não comercial - não a obras derivadas (CC-by-nc-nd)::Licença que permite que outros façam download das obras licenciadas e as compartilhem, contanto que mencionem o autor, mas sem poder modificar a obra de nenhuma forma, nem a utilizar para fins comerciais.-
dc.rights.holderRevista da CGUpt_BR
dc.locationDistrito Federal (DF)-
Collection(s) :Revista da CGU

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