As obrigam a ir atrás dessas respostas. No setor público esse enfrentamento não ocorre na mesma velocidade.

Muito se fala sobre transparência e agilidade na administração pública, mas ainda há um gargalo dos gestores em buscar as soluções – que muitas vezes já estão disponíveis. O uso de ferramentas de analytics na esfera governamental seria o primeiro passo para atingir a almejada eficiência. A tecnologia, nesse caso, pode ser usada de duas formas. A primeira para aumentar a capacidade do cumprimento de metas; a outra é fazer isso de forma mais preditiva, antecipando eventuais ocorrências. Mas a pergunta que se coloca é: os gestores públicos, em suas diferentes hierarquias, têm utilizado Inteligência Analítica para atingir esse cenário?

Para responder a essa pergunta, é preciso entender as implicações que o uso de ferramentas de análise de dados pode acarretar positivamente na administração das diferentes áreas que compõem as atribuições do poder público. Premissa básica dos governos é garantir o bem-estar social da população, o desenvolvimento econômico e tecnológico, bem como fazer o melhor uso dos recursos destinados à gestão pública. Para atingir tais objetivos, o uso da Inteligência Analítica é primordial.
Só é possível interpretar e aprimorar indicadores sociais, além de monitorar as ações para maximizar o bem-estar social, mapeando as fontes de dados disponíveis para essas análises. E é aqui que entram as soluções de analytics.

Embora em estágio embrionário, o Brasil e a sua administração pública já têm adotado, em algum nível, ferramentas para garantir agilidade e transparência. Nos últimos anos, graças às demandas sociais crescentes e  limitação de recursos disponíveis, passamos a ver alguns gestores públicos entenderem a necessidade de melhoria da gestão dos recursos, buscando, cada vez mais, a eficiência do gasto. Isso ocorreu através da adoção de tecnologia para apoiar a identificação de fraudes e anomalias, o combate à corrupção e a automação de atendimento, sempre situando o cidadão no centro das ações que são desenvolvidas no governo.

Um exemplo disso foi um projeto desenvolvido pelo Tribunal de Contas da União (TCU), que investiu na aquisição de soluções de análise de big data para identificar casos de fraudes na Previdência Social, que soma uma quantia exorbitante de perdas aos cofres públicos. O projeto permitiu o cálculo automático de 1 trilhão de desvios. A partir daí, para cada benefício com alta probabilidade de fraude, o TCU pode recuperar cerca de R$ 600 mil todos os meses. Outro exemplo é uma solução aplicada pela Companhia Energética de Minas Gerais (Cemig), que com uso de técnicas de machine learning detectou possíveis perdas resultantes de fraudes relacionadas ao consumo de energia, além de falhas técnicas. Com a identificação de 50% dos fraudadores, tal medida resultou em uma economia de cerca de R$ 1,5 milhão por mês.

A grande quantidade de dados que temos hoje à nossa disposição é uma oportunidade para o setor público melhorar a qualidade e eficiência de seus serviços e processos. Dados e analytics combinados têm um potencial enorme de melhorar as políticas públicas. As ferramentas estão disponíveis. Basta saber fazer o melhor uso delas