Uma Proposta de Modelagem de Dados no Domínio de Fraudes em Licitações Públicas

  • Ronaldo dos Santos Mello Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) http://orcid.org/0000-0003-4262-5474
  • Luis Gustavo Bornia Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
  • Hudson Afonso Batista da Silva Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
  • Felipe Macacari Pierotti Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
  • Marina Benvenuti Cardeal Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

Resumo


O combate à corrupção é uma incansável tarefa realizada por diversos órgãos governamentais, como Ministérios Públicos e Tribunais de Contas, no sentido de prezar pela moralidade dos seus processos. A descoberta de fraudes em processos licitatórios é uma dessas tarefas e sistemas automatizados vêm sendo propostos para apoiá-las. Entretanto, para que tais sistemas tenham êxito em suas análises é necessário que as fontes de dados acessadas por eles sejam ricas em informações a respeito das entidades do domínio e seus diversos relacionamentos. Isso requer uma modelagem adequada dos dados do domínio. Este trabalho apresenta uma proposta de modelagem de dados para o domínio de licitaçoes e fraudes associadas a elas. A intenção é que esta modelagem sirva como guia para projetos de repositórios de dados no domínio. Diferente de trabalhos relacionados, esta proposta apresenta uma modelagem de dados abrangente no domínio e uma proposta de persistência poliglota.
Palavras-chave: modelagem de dados, licitações públicas, fraudes, corrupção

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Publicado
14/10/2024
MELLO, Ronaldo dos Santos; BORNIA, Luis Gustavo; DA SILVA, Hudson Afonso Batista; PIEROTTI, Felipe Macacari; CARDEAL, Marina Benvenuti. Uma Proposta de Modelagem de Dados no Domínio de Fraudes em Licitações Públicas. In: WORKSHOP ON DATA SCIENCE AGAINST CORRUPTION IN THE PUBLIC SECTOR (DS-COPS) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 39. , 2024, Florianópolis/SC. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 220-226. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2024.243665.