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https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/847705
Título: | Mineração de dados na gestão orçamentária: novas possibilidades para a tomada de decisão na marinha do Brasil |
Autor(es): | Santos, Raquel Maximino de Barros |
Orientador(es): | Pinto, Ítalo de Melo |
Palavras-chave: | Alocação de Recursos Gestão Orçamentária Mineração de Dados Setor financeiro Tomada de Decisão Tomada de Decisão orientada a dados |
Áreas de conhecimento da DGPM: | Finanças |
Data do documento: | 2024 |
Editor: | Escola de Guerra Naval (EGN) |
Descrição: | RESUMO
A complexidade das decisões orçamentárias em instituições públicas envolve diversas perspectivas, incluindo aspectos hierárquicos, políticas, riscos, incertezas e interesses das partes envolvidas. Embora a intuição sempre esteja presente, a eficiência na tomada de decisão depende da qualidade das informações disponíveis, da capacidade de avaliação e análise dos decisores, e da estrutura organizacional. No contexto da gestão orçamentária da Marinha do Brasil (MB), esses desafios são ainda mais pronunciados, especialmente em cenários de cortes e contingenciamentos. A MB possui diretivas de planejamento bem definidas e procedimentos automatizados que mantêm o histórico das metas orçamentárias planejadas em cada setor. No entanto, a complexidade dessas informações muitas vezes dificulta o entendimento por parte dos decisores, tornando a alocação de recursos um processo desafiador. Nesse cenário, as técnicas de Mineração de Dados (MD) surgem como uma solução promissora, capaz de identificar padrões e correlações ocultas nos dados orçamentários, fornecendo insights relevantes para decisões mais estratégicas e informadas. Este trabalho concentra-se em analisar a aplicabilidade dessas técnicas no contexto da alocação de recursos do Plano Diretor da Marinha do Brasil. Como resultados destacam-se a identificação das técnicas de MD mais utilizadas no setor financeiro e na gestão orçamentária, uma análise detalhada dos desafios específicos da alocação orçamentária na MB, e a avaliação das contribuições potenciais da Mineração de Dados para aprimorar a tomada de decisão na gestão orçamentária da MB. Trabalho apresentado à Escola de Guerra Naval, como requisito parcial para conclusão do Curso Superior (C-SUP 2024) |
Abstract: | ABSTRACT DATA MINING IN BUDGET MANAGEMENT: NEW POSSIBILITIES FOR DECISION MAKING IN THE BRAZILIAN NAVY The complexity of budget decisions in public institutions involves various perspectives, including hierarchical aspects, politics, risks, uncertainties and the interests of the parties involved. Although intuition is always present, efficient decision-making depends on the quality of the information available, the decision-makers' capacity for evaluation and analysis, and the organizational structure. In the context of the Brazilian Navy's (MB) budget management, these challenges are even more pronounced, especially in scenarios of cuts and contingencies. The MB has well-defined planning directives and automated procedures that keep track of planned budget targets in each sector. However, the complexity of this information often makes it difficult for decision-makers to understand, making resource allocation a challenging process. In this scenario, Data Mining (DM) techniques have emerged as a promising solution, capable of identifying hidden patterns and correlations in budget data, providing relevant insights for more strategic and informed decisions. This work focuses on analysing the applicability of these techniques in the context of resource allocation in the Brazilian Navy's Master Plan. The results include the identification of the most commonly used DM techniques in the financial sector and in budget management, a detailed analysis of the specific challenges of budget allocation in the MB, and an assessment of the potential contributions of Data Mining to improving decision-making in MB budget management. |
Tipo de Acesso: | Acesso aberto |
URI: | https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/847705 |
Tipo: | Trabalho de fim de curso |
Aparece nas coleções: | Administração: Coleção de Trabalhos de Conclusão de Curso |
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