Ciência de dados aplicada à Auditoria Interna

Soares, Gustavo Fleury

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Soares, Gustavo Fleury	-
dc.date.accessioned	2021-01-26T20:12:20Z	-
dc.date.available	2021-01-26T20:12:20Z	-
dc.date.issued	2020-12-01	-
dc.identifier.issn	2595-668X	pt_BR
dc.identifier.uri	https://basedeconhecimento.cgu.gov.br/handle/1/11235	-
dc.description.abstract	O avanço da tecnologia de informação apresenta novas possibilidades e desafios as atividades de auditoria interna. A ciência de dados apresenta diversos conceitos e técnicas para extrair informacões e insights dos dados, objetivo desejado na auditoria interna. Este trabalho iniciou com as definições e interações das diversas especialidades de ciência de dados, inteligência artificial, mineração de dados e big data. Posteriormente, foi feita a revisão da literatura acadêmica contemporânea correlata, apresentando os principais métodos, benefícios e desafios para cada etapa da auditoria interna.	pt_BR
dc.source	Revista da CGU	pt_BR
dc.subject.classification	Prevenção da Corrupção, Integridade e Transparência Pública	pt_BR
dc.title	Ciência de dados aplicada à Auditoria Interna	pt_BR
dc.type	Artigo	pt_BR
dc.rights.license	Licenças::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.	pt_BR
dc.rights.holder	Revista da CGU	pt_BR
dc.description.additionalinformation	V. 12, N. 22	pt_BR
dc.subject.areas	UNIDADE::SECRETARIA-EXECUTIVA (SE)::DIRETORIA DE GOVERNANÇA (DIGOV)	pt_BR
dc.subject.keyword	Auditoria interna	pt_BR
dc.subject.keyword	Ciência de dados	pt_BR
dc.subject.keyword	Big Data	pt_BR
dc.subject.keyword	Mineração de dados	pt_BR
dc.subject.keyword	Inteligência artificial	pt_BR
dc.location	Distrito Federal (DF)	pt_BR
dc.relation.references	https://revista.cgu.gov.br/Revista_da_CGU/article/view/195	pt_BR
dc.date.started	2020-12-01	-
dc.subject.vccgu	ASSUNTO::Prevenção da Corrupção, Integridade e Transparência Pública	pt_BR
Appears in Collections:	Revista da CGU

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