| Zequias Nobre/AGE |
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O que é o observatório das despesas públicas? Qual o seu objetivo? Pode ser considerado um sistema de inteligência do governo?
O nome “Observatório das Despesas Públicas” não faz jus a todo o potencial que este sistema pode proporcionar. Na verdade, trata-se apenas de uma simplificação para esclarecer qual é a matéria-prima do seu trabalho, pois consiste em trabalhar com todas as informações digitais que o governo dispõe em softwares e sistemas de computadores.
Assim, o objetivo do observatório é selecionar e comparar informações relevantes de governo, dentro de um conjunto de dados filtrado de diversos sistemas de informática, que suportem o planejamento estratégico e preventivo da administração pública.
O principal anseio de um observatório é tornar-se um sistema de inteligência para o governo, que nada mais é que uma maneira de se conseguir prever futuros acontecimentos, através de tendências e análises estatísticas das informações, permitindo-se tomar providências antecipadas.
Qualquer departamento de TI pode, de imediato, possuir ou implementar esse tipo de sistemática em menor escala. Todo sistema ou forma de controle que possui alguma informação relevante ao órgão, pode ser trabalhado para tornar-se útil em tomadas de decisões gerenciais, utilizando-se de relatórios e gráficos comparativos que ajudem a gerar novos dados conclusivos ou tendênciais, tornando-se, assim, uma pequena fonte de inteligência.
O problema é que a maioria dos sistemas individuais acabam sendo muito limitados, principalmente porque muitos dados úteis e complementares a um assunto analisado estão espalhados em diversos outros sistemas e controles que normalmente não são levados em conta. Por essa razão, o primeiro passo para se montar um sistema “mais” inteligente, é agregar o maior número de informações de um determinado assunto e relacioná-las, o que no contexto deste trabalho chamaremos de Cruzamento de Dados, ou sob a ótica de um Data Warehouse, poderá ser chamado de DataMart.
No estado de Mato Grosso, os sistemas candidatos ao cruzamento de dados podem ser agrupados em 3 categorias:
1. Sistemas Administrativos da Área meio – São os sistemas que controlam a administração pública e a manutenção dos serviços comuns a todos os órgãos (Ex.: FIPLAN e SEAP);
2. Sistemas Finalísticos – São aqueles que controlam a atividade fim de cada órgão (Ex.: Detrannet, Medicamentos e NF eletrônica);
3. Sistemas Externos à Administração – São aqueles que não estão sob a tutela do Poder Executivo do Estado (Ex. JUCEMAT e Receita Federal).
Como cada software construído possui um extenso e diversificado conjunto de informações vinculado ao escopo em que foi concebido, para que se haja um cruzamento entre eles, um assunto ou tema relevante à administração deverá ser definido. Um exemplo prático para facilitar o entendimento deste processo é quando o assunto se tratar sobre problemas nas licitações.
Através de dados retirados do FIPLAN e SIGINF podemos ter todas as empresas que enviaram suas propostas e os servidores que direta ou indiretamente participaram do certame. Já através da JUCEMAT, poderá se extrair o Cadastro de Pessoa Física de todos os sócios das empresas elencadas. Por outro lado, a Secretaria de Segurança Pública, através de seu sistema INFOSEG, terá condições de fornecer todos os parentescos de primeiro grau dos servidores envolvidos e comparar com as listas dos sócios das empresas participantes, podendo assim constatar a existência ou não de favorecimento.
Outra questão possível de averiguar é se sócios de uma empresa também participam em sociedades de outras que estão concorrendo no certame. Embora esta seja uma trilha de investigação que a auditoria já utiliza na análise de processo em que vogue este indício, o sistema poderia realizar isso automaticamente em todas as licitações existentes e, em alguns casos, já emitir o impedimento e as restrições necessárias antes mesmo delas acontecerem.
Por fim, para que tudo seja feito de uma forma mais automática possível, até mesmo as trilhas de investigação, ou trilhas de auditoria, poderão ser construídas dinamicamente por meio de sistemas computacionais. Estes sistemas são chamados de Mineração de Dados, consistindo em cruzar automaticamente um conjunto de campos e descobrir qual deles, após sua alteração, tem um impacto significativo nos outros.
Para exemplificar, poderíamos colocar dentro desse sistema este conjunto de dados sobre cada licitação: Quantidade de pessoas na comissão de licitação, quantidade de impugnações realizadas, quantidade de impugnações deferidas, quantidade de empresas participantes, valor do capital da empresa vencedora, tempo de existência da empresa vencedora, situação da execução dos serviços, valor aditado no contrato. Neste sentido, um software minerador poderia comparar todos esses campos entre si e dizer quais deles mais influem na quantidade de impugnações deferidas, por exemplo, avaliando que a quantidade de membros da comissão licitante é o determinante neste quesito.
Outra trilha possível seria sobre o que mais influenciaria a situação de execução dos serviços do contrato, ou a porcentagem dos valores aditados nos contratos, constatando que o tempo de existência com mais de 5 anos das empresas vencedoras ajudaria a conservar a situação da execução dos contratos positivamente ou de que nenhum valor adicional precisasse ser acrescido quando essas empresas foram contratadas.
Assim, com todos esses dados em mãos, o governo pode ter um melhor diagnóstico do que precisamente está gerando mais problemas e prejuízos aos cofres públicos e tomar decisões que resolvam dirimir essas situações aproximando-se da excelência na utilização dos recursos na Administração do Estado.
(*) ANDERLEI JÚNIOR DE CAMPOS BARBOSA é Superintendente de Auditoria de Tecnologia da Informação da Auditoria Geral do Estado de Mato Grosso. E-mail: [email protected]
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