Mineração de dados aplicada à celeridade processual do tribunal de contas do estado de Pernambuco (TCE-PE)

• Autor(a) principal: Uilma Rodrigues dos Santos de Sousa, Maria
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/001300000tf73
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2315
• topic: Mineração de Dados; Redes Neurais Artificiais; Regras de Classificação; Controle externo; Tribunais de Contas; Morosidade Processual; Retrabalho

A celeridade processual das Cortes de Decisão indica grau de desenvolvimento das nações. A morosidade processual, por sua vez, pode ser usada para medir o seu nível de subdesenvolvimento, uma vez que causa prejuízos sociais, ao erário e, mais especificamente, ao cidadão que é parte em um processo. No Brasil, trata-se de um problema real, de larga escala, cuja solução ainda não foi investigada usando as técnicas de mineração de dados, conforme demonstra a pesquisa realizada em todos os 33 (trinta e três) Tribunais de Contas nacionais. Este trabalho investiga a aplicação de mineração de dados como metodologia de tecnologia da informação para apoio à solução do problema da morosidade processual e do retrabalho, que resultam em aumento dos estoques de processos nas Cortes de Decisão. As bases de dados foram integradas, os dados foram transformados, o conhecimento foi extraído e o desempenho dos modelos avaliado. Para extração do conhecimento, foram utilizadas técnicas de Inteligência Artificial, tradicionalmente aceitas: Regras de Classificação, para a descrição das condições que influenciam o problema e, Redes Neurais Artificiais, para a construção dos classificadores. A qualidade da solução desenvolvida e sua aceitação pelos especialistas no domínio mostraram a viabilidade de utilizar Mineração de Dados para apoio à decisão gerencial na administração do estoque de processos dos Tribunais de Contas. Para o estudo de caso foram utilizados os dados do Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco