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Técnicas de mineração de dados como apoio às auditorias governamentais

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dc.contributor.author Silva, Carlos Vinícius Sarmento
dc.contributor.author Rocha, Henrique Aparecido da
dc.date.accessioned 2018-02-19T11:57:53Z
dc.date.accessioned 2018-06-20T20:12:11Z
dc.date.accessioned 2019-07-29T20:48:18Z
dc.date.available 2018-02-19T11:57:53Z
dc.date.available 2018-06-20T20:12:11Z
dc.date.available 2019-07-29T20:48:18Z
dc.date.issued 2010-10
dc.identifier.issn 1981-674X
dc.identifier.uri https://basedeconhecimento.cgu.gov.br/handle/1/986
dc.description v. 5, n 8, p. 29-40, 2010 pt_BR
dc.description.abstract O 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.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Revista da CGU pt_BR
dc.subject Prevenção e o combate à corrupção pt_BR
dc.subject Mineração de Dados pt_BR
dc.subject Inteligência Artificial pt_BR
dc.subject Sistemas de informação do Governo pt_BR
dc.subject.classification Prevenção da Corrupção, Integridade e Transparência Pública pt_BR
dc.title Técnicas de mineração de dados como apoio às auditorias governamentais 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.
dc.rights.holder Revista da CGU pt_BR
dc.location Distrito Federal (DF)


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