Data Science

A importância da Ciência de Dados para o FNDE

Allan V. C. Quadros - Junho, 2019





"In God we trust. All others must bring data."

W. Edwards Deming

Objetivo




  • Mostrar a importância da Ciência de Dados para o FNDE

Objetivos específicos


  • Definir o que é Data Science


  • Apresentar exemplos de sua aplicação no mundo contemporâneo


  • Apresentar exemplos de sua aplicação no FNDE


  • Indicar como adquirir esse tipo de conhecimento

O Que é Data Science?

É um campo multidisciplinar que utiliza métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights tanto de dados estruturados quanto não-estruturados.


  • dados estruturados? ..tabelas, banco de dados..

  • dados não-estruturados? ..páginas de internet, ex: redes sociais..

  • algoritmos? ..conjunto de rotinas.. \(\rightarrow\) programação (1º passo - Módulos I e II)

Data Science ... resumindo

Fonte: fusionanalytics.com

Para quê Data Science?




  • RESOLVER PROBLEMAS!!

1º passo: programação

  • Programação = linguagem como qualquer outra

  • No caso, a que os computadores e máquinas entendem

  • Voluntário ?

Por que programar?

  • Por que programar e não utilizar apenas Excel e outros aplicativos point & click?

  • 1) Maior controle sobre o que o programa faz -- ex: bug 17/15 dígitos Excel

  • 2) Maior segurança ao compartilhar e produzir informação -- ex: alterações erradas em tabelas/compartilhar código e não tabela

  • 3) Uma vez aprendida a linguagem, há economia de tempo -- ex: fácil mudar elementos

  • 4) Você pode fazer muito mais coisas -- ex: extração de dados da página do FNDE

Sessão "mão-na-roda"

Data Science é para todos!


  • Estatísticos
  • Cientistas da Computação
  • Matemáticos
  • Engenheiros


  • Administradores
  • Psicólogos
  • Médicos
  • Advogados
  • Pessoas comuns ...

Data Science no Mundo (1)

Data Science no Mundo (2)

Acidente com o AF447 (2009-2011)

Data Science no Mundo (3)

O caso Challenger (1986)

Data Science no Mundo (4)



  • sistemas de recomendação;

  • reconhecimento facial (desde aplicação policial até diversão no celular: snapchat);

  • detecção de doenças;

  • detecção de exoplanetas;

  • detecção de fraudes (cartão de crédito);

Data Science no setor público

pioneiros:

  • CGU, Receita, BB

soluções:

  • Detecção de fraudes, estimativa de espera em fila, raspagem diário oficial, detecção de lavagem de dinheiro em exportações

E no FNDE?

Como o FNDE lida com o grande volume de dados de seus programas?


Você saberia dizer quanto e o quê o programa com o qual você trabalha retorna para a sociedade?

Algumas iniciativas isoladas


  • Malha-Fina FNDE
  • FisFa - Fiscaliza Fatura FIES
  • Conferência da carteira de títulos do FIES
  • Projeções financeiras de arrecadação
  • App para controle orçamentário de emendas parlamentares na DIFIN
  • Robô para raspagem do Diário Oficial da União
  • Capacitação de servidores em Análise de Dados

  • Outras ...

  • Nem tudo foi nem será aproveitado, mas o importante é ter a liberdade de tentar/buscar soluções para os problemas.

FisFa - Fiscaliza Fatura FIES

  • aplicativo para fiscalização das faturas dos AF do Fies

  • mensalmente: taxa de administração da carteira de financiamento

  • fatura + base de dados dos alunos (+ 1,7 milhão linhas cada)

  • valor anual total das faturas ultrapassa R$800 milhões/ano

  • antes: conferência pro-forma ("amostragem") sem base de referência MEC

  • indagações constantes de TCU/CGU

  • Projeto FisFa estruturou base de dados do MEC

  • tempo de análise: de 2 semanas para < 1 minuto

  • confiabilidade/robustez

  • total de economia: > R$ 200 milhões

  • Programado em R internalizando as regras contratuais

  • 2 prêmios: CGU (2016) e ANGC (2018)

FisFa - Fiscaliza Fatura FIES

Malha Fina FNDE

  • entram 35 mil prestações de contas (PC)

  • capacidade de análise: ~ 3,5 mil/ano*

  • permitirá:

  • \(\space\) eliminar passivo de mais de 290 mil PC (em 5 anos*)

  • \(\space\) economia de mais de R$ 3 bilhões

  • \(\space\) economia de mais de meio século de trabalho

  • taxa de acerto: 90%

Aplicação no FNDE

Como resolver?

Tentativa 1

Tentativa 2

Solução

  • Utilizar um modelo de classificação (regressão logística)


  • Detectou inadimplentes em ~ \(\frac{3}{4}\) das vezes

Desafios a serem atacados ainda

  • automação de tarefas -- ex: consultar Documenta, protocolo, fiscalização contratos


  • visualização/gerenciamento de dados -- ex: DIFIN/FNDE


  • estimativas -- ex: PNLD, PAR, DIFIN


  • otimização -- ex: FUNDEB


  • monitoramento e avaliação -- ex: AUDIT/DIGAP/DIRAE

Onde obter conhecimento?



  • Trilha de capacitação em Data Science do FNDE;

  • Internet: MOOCs: Coursera, Udemy, Udacity; Youtube, Khan Academy, Blogs, etc