Caracterização de competitividade de pregões eletrônicos por meio de mineração de dados

Autores

  • Ricardo Akl Lasmar de Alvarenga Universidade Católica de Brasília image/svg+xml
  • Remis Balaniuk
  • Hércules Antonio do Prado
  • Edilson Ferneda

DOI:

https://doi.org/10.31501/rgcti.v2i2.10383

Resumo

Para adquirir serviços ou produtos os órgãos do Governo Federal brasileiro devem realizar uma licitação. Dentre as modalidades de compra contempladas pela licitação está o pregão eletrônico que, assim como as demais, está sujeito a fraudes. Os comportamentos dos fraudadores modificam-se constantemente e detectá-los é uma tarefa complexa. A presente pesquisa tem como objetivo aferir o grau de competitividade dos pregões eletrônicos por meio da utilização de padrões obtidos pela aplicação de técnicas de Mineração de Dados (MD) no Data Warehouse (DW) das compras governamentais brasileiras. O principal resultado alcançado foi a caracterização de grupos de pregões com diferentes graus de competitividade, a partir de indicadores especificados para este fim, com base no conhecimento de especialistas do ramo.

Biografia do Autor

  • Ricardo Akl Lasmar de Alvarenga, Universidade Católica de Brasília
    Mais de quinze anos de experiência. Atuação em auditoria, TI e gestão. Atualmente é Auditor Federal de Controle Externo no TCU e professor da cadeia de Engenharia de Software no Uniprojeção.
    Instrutor de cursos técnicos relacionados a licitações e contratos; à governança e gestão; e à TI.
    Experiência em gerenciamento de projetos de alta complexidade relacionados à análise de dados, ao desenvolvimento de software e à infraestrutura de TI.
    Formação Acadêmica:
    - Mestrado em Gestão do Conhecimento e da TI;
    - Especialização em Desenvolvimento Web;
    - Graduação em Ciência da Computação.
    Certificações:
    - Sun Certified Java Programmer;
    - Oracle Certified Associated;
    - ITIL Foundation Certified;
    - COBIT Foundation Certified;
    - OMG Certified UML Professional (OCUP);
    - Professional Scrum Master (PSM);
    - LITA - Lean IT;
    - Data Science: Linear Regression - Harvard University (edX);
    - PET - Cambridge Preliminary English Test;
    - Web Developer (Efatec-CESPE).

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Publicado

2021-03-10

Edição

v. 2 n. 2 (2018)

Seção

Artigos

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Como Citar

Caracterização de competitividade de pregões eletrônicos por meio de mineração de dados. (2021). Revista Gestão Do Conhecimento E Tecnologia Da Informação, 2(2), 45-61. https://doi.org/10.31501/rgcti.v2i2.10383