A capacidade de tomar decisões baseadas em dados se tornou um aspecto fundamental na governança moderna. Nesse sentido, a análise de dados é uma poderosa aliada do poder público, que pode transformar a administração, otimizar recursos e melhorar a qualidade de vida dos cidadãos.

No Brasil, o uso da análise de dados é aplicado em diversas áreas do governo. Exemplos em áreas como saúde, educação e justiça mostram que os gestores que adotam essa abordagem conseguem reduzir custos, aumentar a produtividade e melhorar a eficiência dos serviços prestados.

Neste artigo, vamos explorar o que é a análise de dados, os principais tipos de análises aplicadas à gestão pública, as ferramentas utilizadas e como essa metodologia tem ajudado os gestores a tomarem decisões mais assertivas.

O que é análise de dados e por que ela é importante para a gestão pública?

A análise de dados refere-se ao processo de examinar conjuntos de dados com o objetivo de identificar padrões, extrair informações e ajudar na tomada de decisões.

No contexto da gestão pública, essa prática envolve a coleta, processamento e interpretação de grandes volumes de dados gerados por diferentes fontes governamentais, como serviços de saúde, educação, segurança e justiça.

A importância da análise de dados no setor público reside na sua capacidade de tornar o processo decisório mais eficiente e transparente. Com uma grande quantidade de informações à disposição, os gestores podem identificar gargalos operacionais, prever demandas futuras e otimizar a alocação de recursos.

Além disso, a análise de dados também permite a melhoria contínua dos serviços prestados ao público, uma vez que os resultados podem ser monitorados e ajustados com base em evidências objetivas.

4 tipos de análise de dados aplicados à gestão pública

Para entender como a análise de dados pode ser aplicada na gestão pública, é importante conhecer os quatro principais tipos de análise, sendo elas: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.

Cada uma dessas abordagens oferece uma visão diferente sobre os dados e ajuda os gestores a responderem a perguntas específicas que variam desde "O que aconteceu?" até "O que deve ser feito?"

Análise descritiva

A análise descritiva se concentra em resumir e organizar dados históricos para responder à pergunta: “O que aconteceu?” Dessa forma, é amplamente utilizada na gestão pública para fornecer uma visão clara sobre o desempenho passado de programas e serviços.

  • Coleta e consolidação de dados históricos;.
  • Identificação de padrões ou tendências;.
  • Criação de relatórios que destacam resultados e indicadores-chave.

No setor público, esse tipo de análise é fundamental para fornecer relatórios anuais de desempenho, identificar problemas em serviços como saúde e educação e avaliar a eficiência de políticas públicas implementadas em diferentes períodos.

Nestes casos, um exemplo de análise descritiva, ainda que, nesta circunstância, costume ser feita manualmente, é a elaboração de pareceres e relatórios em processos administrativos.

Na maioria dos casos, tais documentos têm o objetivo de resumir ou sintetizar o conteúdo de denúncias, notícias de fato ou ocorrências. Assim proporcionando uma visão mais clara sobre situações que demandam a atenção dos agentes públicos.

Análise diagnóstica

Enquanto a análise descritiva se concentra somente em relatar o que aconteceu, a análise diagnóstica busca entender "por que isso aconteceu?". Para isso, investiga as causas subjacentes de determinado fato e ajuda a identificar as variáveis que mais influenciaram os resultados.

  • Investiga as causas de falhas ou sucessos em programas públicos;.
  • Ajuda a identificar correlações entre diferentes variáveis (como a relação entre a educação e a criminalidade);
  • Facilita a compreensão de problemas complexos e multidimensionais.

Na prática, a análise diagnóstica é usada, por exemplo, para identificar os fatores que contribuem para o aumento da criminalidade em uma região ou as razões por trás da alta taxa de evasão escolar.

Análise preditiva

A análise preditiva utiliza dados passados para prever o que poderá acontecer no futuro, sendo amplamente apoiada por recursos de estatística e probabilidade. Na gestão pública, essa abordagem permite prever demandas, identificar riscos e antecipar desafios futuros com base em padrões históricos e algoritmos avançados.

  • Utiliza modelos estatísticos e machine learning;.
  • Previsão de demanda para serviços públicos (como saúde e educação);.
  • Antecipação de crises ou problemas futuros (como surtos de doenças).

Um exemplo de uso dessa análise é o caso do SENAI, que utiliza modelos preditivos para prever a demanda por cursos técnicos com base em dados do mercado de trabalho e indicadores regionais, otimizando a oferta de cursos e garantindo que os recursos sejam usados de forma mais eficiente.

Análise prescritiva

A análise prescritiva vai além da previsão e recomenda ações específicas com base nos dados analisados. Ela responde à pergunta: "O que devemos fazer?" e utiliza dados para sugerir a melhor ação a ser tomada, considerando os objetivos e restrições existentes.

  • Recomenda as melhores decisões ou políticas públicas;.
  • Otimiza a alocação de recursos e o planejamento de ações;.
  • Facilita a elaboração de políticas mais assertivas e direcionadas.

Um exemplo na gestão pública é o uso de análise prescritiva para alocar recursos em hospitais de acordo com a demanda prevista para atendimentos de emergência, como no caso do Hospital Estadual Getúlio Vargas, no Rio de Janeiro, onde a análise dos padrões de atendimento reduziu o tempo de permanência de pacientes na UTI e as taxas de mortalidade.

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Ferramentas e metodologias para análise de dados na gestão pública

Diversas ferramentas e metodologias estão disponíveis para auxiliar os gestores públicos na análise de dados. Algumas das mais populares incluem softwares de business intelligence (BI), ferramentas de machine learning e plataformas de análise de grandes volumes de dados, conhecidas como big data.

Entre as ferramentas mais utilizadas estão o Power BI e o Tableau, que ajudam na visualização e na criação de relatórios com base em grandes conjuntos de dados.

Do mesmo modo, outras ferramentas, como R e Python, são amplamente utilizadas para realizar análises estatísticas mais avançadas e criar modelos preditivos.

As metodologias de machine learning, por exemplo, são cada vez mais adotadas no setor público, permitindo que os gestores criem modelos preditivos que se ajustam automaticamente à medida que mais dados são coletados.

Esses modelos têm sido aplicados em áreas como a previsão de demanda por serviços de saúde, no combate às fraudes e na otimização do tráfego urbano.

O interesse do governo em contribuir com o entendimento desses conceitos é notável. Conseguimos perceber isso com iniciativas como o curso "Introdução à ciência de dados aplicada à gestão pública", oferecido pela Escola Virtual.Gov, que capacita gestores e servidores públicos nas técnicas básicas de coleta, organização, interpretação e visualização de dados.

Como a análise de dados melhora a tomada de decisões estratégicas na gestão pública?

A coleta e interpretação adequada dos dados oferecem aos gestores públicos a oportunidade de tomar decisões mais informadas, baseadas em evidências concretas, em vez de depender exclusivamente da discricionariedade ou de percepções subjetivas. Assim, o uso de dados reduz a incerteza e permite uma gestão mais proativa.

Por exemplo, no sistema de justiça brasileiro, o programa Justiça 4.0 utiliza a plataforma Codex para organizar dados de milhões de processos. Isso permite que os juízes tenham acesso a informações organizadas, facilitando a tomada de decisões mais rápidas e assertivas.

Desafios na implementação da análise de dados na gestão pública

Apesar dos benefícios claros, a implementação da análise de dados na gestão pública enfrenta uma série de desafios. Entre os principais obstáculos estão:

  • Falta de infraestrutura tecnológica adequada;.
  • Resistência cultural e falta de treinamento de servidores públicos;.
  • Dificuldade em garantir a qualidade e integridade dos dados coletados;.
  • Questões relacionadas à privacidade e segurança dos dados.

Superar esses desafios exige um compromisso claro do governo em investir em infraestrutura, capacitação de equipes e criação de políticas de governança de dados.

Casos concretos de aplicação da análise de dados na gestão pública

Conheça casos concretos da aplicação da análise de dados na gestão pública:

Redução do tempo de permanência em UTI e taxas de mortalidade: o caso do Hospital Estadual Getúlio Vargas

O Hospital Estadual Getúlio Vargas, no Rio de Janeiro, enfrentava o desafio de otimizar o uso de seus 22 leitos de UTI para pacientes graves.

Com a análise de dados, a equipe de data analytics avaliou os padrões de internação e tratamento, resultando na redução do tempo de permanência dos pacientes na UTI em mais de três dias e na queda das taxas de mortalidade em 21%.

Por fim, isso permitiu ao hospital atender mais pacientes por mês, otimizando os recursos disponíveis.

Justiça 4.0: Codex e DataJud transformando o sistema judiciário brasileiro

O programa Justiça 4.0, liderado pelo CNJ, utiliza a plataforma Codex para organizar e integrar dados de mais de 114 milhões de processos judiciais em 158 fontes conectadas.

Dessa forma, o DataJud oferece uma base nacional de dados processuais, permitindo a análise e geração de estatísticas do sistema judiciário brasileiro. Assim, essas ferramentas ajudam a classificar processos, identificar grandes litigantes e fornecer subsídios para a tomada de decisões pelos magistrados.

No entanto, as decisões judiciais não são automatizadas, sendo as tecnologias apenas um suporte para o trabalho dos juízes, promovendo maior transparência e eficiência na gestão judiciária.

Previsão de demanda por cursos técnicos: o caso do Sistema SENAI

O SENAI desenvolveu um modelo preditivo para ajustar a oferta de cursos técnicos com base em uma série de dados, como o mercado de trabalho, indicadores regionais e a demanda por empregos.

Esse sistema elevou a assertividade na abertura de turmas de 45% para 80%, garantindo que os cursos ofertados estejam alinhados com as necessidades do mercado de trabalho em diferentes regiões do Brasil.

Como resultado, o SENAI conseguiu otimizar seus recursos, melhorando a formação de mão de obra qualificada nas áreas de maior demanda e ajudando a reduzir a ociosidade na oferta de cursos.

Desenvolvimento de tecnologia local: monitoramento de importação de baterias de chumbo ácido

Através do monitoramento da importação de baterias de chumbo ácido, o SENAI, em parceria com o Ministério da Ciência e Tecnologia, identificou a oportunidade de desenvolver localmente baterias para carros com sistema start-stop, que não eram fabricadas no Brasil.

O projeto de pesquisa capacita a indústria nacional para atender a demanda interna e, potencialmente, gerar novas oportunidades no mercado de reposição automotiva.

Por fim, o desenvolvimento local da tecnologia foi um passo importante para reduzir a dependência de importações, fortalecer a indústria brasileira e melhorar a competitividade no setor automotivo.

Simplificação de serviços públicos: a plataforma Gov.br

A plataforma Gov.br centralizou 1.740 serviços públicos, oferecendo aos cidadãos um único portal para acessar serviços de diferentes órgãos governamentais.

Todavia, a partir do mapeamento e padronização desses serviços, foi possível eliminar redundâncias e facilitar o acesso do cidadão aos serviços públicos de forma digital.

Essa centralização promoveu uma gestão mais eficiente, reduzindo a burocracia e otimizando o uso de recursos públicos.

Conclusão

Os exemplos mostram como a análise de dados pode mudar a gestão pública. Dessa forma, gerando benefícios diretos para a população e melhorando o uso dos recursos públicos.

Seja na saúde, justiça, educação, desenvolvimento tecnológico ou simplificação de serviços, a aplicação de dados permite uma gestão mais estratégica, transparente e eficiente.

Contudo, para que esses avanços se consolidem, é necessário superar desafios como a falta de infraestrutura e a capacitação técnica, garantindo que o setor público esteja preparado para aproveitar todo o potencial dessa poderosa ferramenta.

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Matheus Ferraz
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