Arquitetura Escalável de Processamento de Eventos Complexos para Geração Automatizada de Alertas Fiscais

• Pedro Medeiros UFPB
• Marcelo Iury S. Oliveira UFPB
• Telmo Menezes University of Bristol
• Raoni Kulesza UFPB
• Thais Gaudêncio UFPB
• Yuri Malheiros UFPB

DOI: https://doi.org/10.5753/lasdigov.2026.21820

Resumo

A digitalização da administração pública impulsiona soluções baseadas em dados para tornar as políticas públicas mais eficientes. Neste contexto, a fiscalização de mercadorias lida com o desafio de enfrentar um grande e complexo fluxo de dados. Este trabalho apresenta a construção de um processador de eventos complexos para geração de alertas fiscais automatizados. Utilizando arquitetura orientada a eventos com Apache Kafka, processamento paralelo em Python e notificações em tempo real, a solução correlaciona documentos fiscais e registros veiculares para identificar irregularidades. Testado em ambiente operacional, ele foi capaz de processar pouco mais de 7000 eventos por minuto, fortalecendo a fiscalização tributária.

Referências

Kyrama, S.; Gounaris, A. Complex Event Processing: Current Status and Considerations for Edge Deployment.Future Generation Computer Systems, 2025.

Luckham, D. C. The Power of Events: An Introduction to Complex Event Processing in Distributed Enterprise Systems. Addison-Wesley, 2002.

Morabito, V. Big Data and Analytics for Government Innovation. Springer, 2015.

Pedrosa, G.; Canedo, E. Digital Public Service Evaluation in Brazil. In: Proceedings of the Latin American Symposium on Digital Government (LASDiGov), 2025.

Silva, E. S.; Aguiar, A. C.; Aguiar, Y. P. C.; Oliveira, M. I. Práticas de Garantia de Qualidade aplicadas ao CACTO.In: Proceedings of the Latin American Symposium on Digital Government (LASDiGov), 2025.

Vasilopoulou, C.; Theodorakopoulos, L.; Giotopoulos, K. Big Data Analytics as a Catalyst for Digital Transformation in e-Government. Government Information Quarterly, 2023.