DRE-CVM: Explorando Dados Financeiros Enriquecidos com Proveniência e Princípios FAIR de Companhias Brasileiras de Capital Aberto

• Gilberto Gil F. Gomes Passos Universidade Federal do Rio de Janeiro
• Saulo A. Almeida Universidade Federal do Rio de Janeiro
• Valquire da S. de Jesus Universidade Federal do Rio de Janeiro http://orcid.org/0009-0003-5800-838X
• Jorge Zavaleta Universidade Federal do Rio de Janeiro https://orcid.org/0000-0002-4747-8613
• Sérgio Manuel Serra da Cruz Universidade Federal do Rio de Janeiro

DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2023.232527

Resumo

Desde 2005, a Organização Econômica de Cooperação e Desenvolvimento (OCDE) incentiva a implementação de iniciativas de Educação Financeira para jovens em diversos países. A falta de Educação Financeira (EF) pode levar a dificuldades financeiras para indivíduos, famílias e empresas. Com o objetivo de democratizar o acesso à EF e promover reflexões sobre Economia e Finanças para alunos do ensino médio em todo o país, foi criada a Olimpíada Brasileira de Investimento (OBInvest). Este trabalho apresenta a estratégia computacional DRE-CVM, que fornece séries de dados curados para a OBInvest. A estratégia inclui pipelines reprodutíveis em ambientes de contêineres que geram datasets de qualidade, FAIRificados e anotados com metadados de proveniência sobre informações financeiras da Comissão de Valores Mobiliários.

Palavras-chave: Proveniência de Dados, Ciência de Dados, Fluxo de Dados

Referências

Almeida, S., Passos, G., Jesus, V., Serra, S., and Zavaleta, J. (2023). Providing data on financial results of public companies enriched with provenance for obinvest. In ACM Web Conference WWW´2023, page 1563, New York, NY, USA.

BNCC (2018). Base nacional comum curricular. Disponível em: [link].

Catapan, A. and Colauto, R. D. (2020). Governança corporativa: uma análise de sua relação com o desempenho econômico-financeiro de empresas cotadas no brasil nos anos de 2010–2012. Contaduria y administracion, 59(3):137–164.

Chiella, F. and Richartz, F. (2019). Mfc283-análise da geração e distribuição do valor adicionado das empresas registradas na cvm nos anos de 2009 a 2017.

Cruz, S. M. S. d., Campos, M. L. M., and Mattoso, M. (2009). Towards a taxonomy of provenance in scientific workflow management systems. In 2009 Congress on Services I, pages 259–266.

Mason, H. and Wiggins, C. (2010). A taxonomy of data science [link].

PROV-Overview (2013). An overview of the prov family of documents. Disponível em: [link].

Quant,C.(2020).Python para investimentos. Disponível em [link].

Vido, L. (2020). Dre cvm. Disponível em: [link].

Wilkinson, M. D. et al. (2016). The fair guiding principles for scientific data management and stewardship. Scientific data, 3(1):1–9.