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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) |