14 dez Data Science para governos locais: 3 exemplos práticos que aumentam eficiência e reduzem custos
Data science é decisiva para governos locais
Governos locais enfrentam restrições orçamentárias crescentes, maior cobrança por transparência e uma demanda social cada vez mais complexa. Nesse contexto, data science deixa de ser acessório e torna-se capacidade estratégica: classificar riscos, prever demandas, priorizar inspeções, otimizar rotas, detectar fraudes e orientar investimentos. Diferentemente do business intelligence tradicional (voltado à descrição do passado), a data science integra modelos preditivos e prescritivos, automatização de fluxos de dados, avaliação contínua de desempenho e realimentação das decisões de política pública.
Este artigo apresenta três exemplos práticos, com evidências e resultados reportados por fontes oficiais, e traduz suas lições para a realidade municipal. Os casos cobrem: (i) receita e fiscalização tributária baseada em risco; (ii) inspeção sanitária preditiva; e (iii) mobilidade urbana com dados abertos e modelagem de demanda. Em cada tópico, detalhamos como fazer, quais dados mobilizar, como medir impacto e como começar com baixo risco.
Fundamentos: do dado bruto ao resultado fiscal e social
Antes dos casos, convém alinhar quatro pilares que diferenciam iniciativas bem-sucedidas:
Governança de dados: cadastro único, dicionário de dados, trilha de auditoria, data lineage, políticas de acesso e camadas de qualidade. No Brasil, a aderência à LGPD exige Mapeamento de Dados Pessoais, bases legais, controles de segurança e avaliação de impacto (DPIA) quando necessário.
Arquitetura analítica: data lakehouse (ou equivalentes), ingestão com metadados, feature store para reaproveitar variáveis, e esteiras de MLOps para implantar, monitorar e re-treinar modelos.
Métodos: desde regressões e gradient boosting até graph analytics e anomaly detection; a escolha depende do problema, do volume/variedade de dados e da interpretabilidade exigida.
Medição: definições ex-ante de KPIs operacionais (tempo, custo, produtividade) e de impacto (arrecadação adicional, inspeções evitadas, tempo de viagem, emissões), com grupos de controle e A/B testing sempre que possível.
Data Analytics para governos
Transporte público orientado por dados
Exemplo 1 — Receita e fiscalização tributária baseada em risco
O problema
Prefeituras dependem de receitas como IPTU, ISS e ITBI. Parte relevante da perda arrecadatória decorre de inconsistências cadastrais, subdeclarações, planejamentos abusivos e inadimplência. Auditorias manuais em massa são caras e ineficientes; por outro lado, fiscalizar pouco eleva a evasão.
A solução com data science
Modelos de pontuação de risco (risk scoring) e análise de redes priorizam casos com maior probabilidade de irregularidade. Técnicas como gradient boosting, random forest e network analytics combinam histórico de pagamento, vínculos entre CNPJs/CPFs, dados imobiliários, notas fiscais eletrônicas, movimentações atípicas e sinais externos (por exemplo, variações cadastrais incomuns, mudanças societárias frequentes, cruzamentos com bases estaduais/federais). A integração com rotinas de cobrança e auditoria permite atuar primeiro onde o retorno esperado é maior.
Evidências e números
No Reino Unido, a autoridade tributária (HMRC) e órgãos de auditoria vêm documentando o impacto do uso intensivo de dados e analytics. Segundo o Comitê de Contas Públicas do Parlamento, o compliance yield com indivíduos de alta renda mais que dobrou nos últimos anos — de £ 2,2 bilhões (2019–20) para £ 5,2 bilhões (2023–24) — apoiado, entre outras medidas, por investimentos em tecnologia e inteligência artificial para direcionar riscos.
Em avaliação transversal, o National Audit Office (NAO) também registra que análise de dados é peça central para reduzir fraude e erro no setor público, citando estimativas do Government Digital Service de que o uso mais amplo de analytics poderia gerar até £ 6 bilhões/ano em economia — ressalvadas premissas e a necessidade de planos robustos de implementação.
Exemplo 2 — Inspeção sanitária preditiva (restaurantes e serviços de alimentação)
O problema
Equipes de vigilância sanitária locais lidam com milhares de estabelecimentos e recursos limitados. Rotas de inspeção baseadas apenas em frequência fixa ou denúncias podem demorar a identificar riscos críticos e gerar alocação pouco eficiente do tempo do inspetor.
A solução com data science
Modelos de probabilidade de violação crítica priorizam a fila de inspeções, utilizando preditores como histórico de inspeção, denúncias 311, tipo de atividade, sazonalidade/temperatura, tempo desde a última visita, presença de licenças correlatas e características do entorno (ex.: reclamações de lixo). O objetivo não é “substituir” o inspetor, mas calibrar a ordem de visita para encontrar mais cedo os casos de maior risco sanitário.
Evidências e números
O Departamento de Saúde de Chicago, em parceria com a equipe de inovação de dados da cidade e apoiadores externos, implantou um modelo para priorizar inspeções de estabelecimentos alimentares. Em avaliação controlada, estabelecimentos com violações críticas foram encontrados, em média, 7 a 7,5 dias antes quando usada a fila preditiva; além disso, a parcela de violações descobertas na primeira metade do período de trabalho subiria de 55% para 69%.
Do caso à prática municipal
Dados: histórico de inspeções e autos (com categorização de gravidade), denúncias por canal 156/311, licenças, geometrias de quarteirão, clima, tipologia do estabelecimento, tempo desde a última visita.
Método: feature engineering simples (sazonalidade, recência, histórico do local e da vizinhança); classificador supervisionado (ex.: gradient boosting), calibrado para precisão no topo da fila; atualização semanal.
Governança: documentação do modelo, versioning, audit trail, explicabilidade (ex.: SHAP values); comunicação com Ministério Público e controladorias para mitigar riscos de drift e vieses.
Exemplo 3 — Mobilidade urbana orientada por dados abertos e modelagem de demanda
O problema
Cidades sofrem com congestionamentos, imprevisibilidade de tempos de viagem e informação fragmentada para o usuário. Sem dados acessíveis e padronizados (GTFS/GTFS-RT), torna-se difícil ao poder público fomentar um ecossistema de aplicativos, analisar a rede em tempo real e estimular escolhas de viagem mais eficientes.
A solução com data science e dados abertos
A disponibilização de dados de transporte em tempo real (posições de ônibus, alertas operacionais, status de linhas) por meio de APIs abertas permite que startups e grandes empresas criem aplicativos de rotas e serviços de informação que reduzem tempo de viagem e melhoram a distribuição de demanda. Em paralelo, equipes técnicas utilizam esses dados para calibrar modelos preditivos de lotação, otimizar headways e redesenhar redes com base em evidência.
Evidências e números
O estudo da Deloitte para a Transport for London (TfL) estimou que a política de dados abertos gera benefícios e economias anuais de até £ 130 milhões, incluindo economia de tempo para passageiros (£ 70–90 milhões/ano), redução de custos para a própria TfL e criação de empregos na cadeia de aplicativos (≈ 500 empregos diretos).
A própria TfL documenta que mais de 600 aplicativos utilizam seus mais de 80 feeds de dados, alcançando 42% dos londrinos; a estratégia de dados abertos tornou-se pilar de política pública para eficiência operacional e melhor experiência do usuário.
Como aplicar em governos locais
Fase 1: Infraestrutura de dados: publicar GTFS estático e, quando possível, GTFS-RT; padronizar eventos (quebras, desvios, lotação), garantir SLA de uptime.
Fase 2: Ecossistema: hackathons, parcerias com universidades, convênios com tech players para retorno de dados (ex.: tráfego e crowdsensing).
Fase 3: Modelagem: previsões de chegada (ETA), lotação, rebalancing de frota por faixa horária, simulações de redes alternativas; dashboards para controle operacional e métricas de qualidade (pontualidade, regularidade, excess wait time).
Fase 4: Políticas públicas: informar usuário final (aplicativos, widgets, painéis), estimular mudança modal (a pé, bicicleta), reduzir tempo e incerteza de viagem.
Algumas considerações
Data science no setor público local não é promessa de futuro: é capacidade presente com resultados mensuráveis. Os três casos analisados — receita tributária baseada em risco, inspeção sanitária preditiva e mobilidade com dados abertos — mostram ganhos concretos: bilhões recuperados em escala nacional quando se moderniza a seleção de casos (a exemplo do HMRC), semanas de antecedência para achar riscos sanitários (Chicago) e centenas de milhões de libras em benefícios anuais quando a infraestrutura de dados de transporte é aberta e explorada com inteligência (TfL)
Para governos municipais, o caminho prático envolve escolher um caso-âncora, montar uma equipe enxuta, operar pilotos com controle e medir rigorosamente. A boa notícia é que os componentes técnicos e metodológicos já estão disponíveis, muitos em código aberto, e que ganhos iniciais podem ser capturados em poucos meses com risco controlado. Quando esses programas são estruturados com governança, transparência e LGPD, o resultado é dupla vitória: eficiência fiscal e serviço público melhor para o cidadão.
Referências
COMMITTEE OF PUBLIC ACCOUNTS (UK Parliament). Collecting the right tax from wealthy individuals. London: House of Commons, 2025. Relatório do Comitê de Contas Públicas. Comitês do Parlamento do Reino Unido
NATIONAL AUDIT OFFICE (UK). Using data analytics to tackle fraud and error. London: NAO, 2025. Relatório técnico. National Audit Office (NAO)
CITY OF CHICAGO. Food Inspection Forecasting – Optimizing Inspections with Analytics. Chicago: Department of Innovation & Technology/Department of Public Health, 2014–2017 (página institucional e documentação do projeto).
US IGNITE. Chicago Big Data in Food Inspection. 2019. Nota de caso sobre o ganho de velocidade na identificação de violações. US Ignite
CITY OF CHICAGO (GitHub). food-inspections-evaluation. Repositório aberto com código e resultados do modelo preditivo. GitHub
DELOITTE. Assessing the value of TfL’s open data and digital partnerships. London: Deloitte/TfL, 2017. Relatório com estimativa de benefícios de até £ 130 milhões/ano. TFL Content
TRANSPORT FOR LONDON. Open data policy. London: TfL, diversos anos. Diretrizes e estatísticas de uso de feeds e aplicativos.
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