A previsão da demanda no transporte aéreo é crucial para o planejamento operacional e regulatório de um setor com sazonalidade, sensibilidade a choques e mudanças de trajetória. Objetivou-se modelar e prever o comportamento mensal do volume de passageiros pagos no transporte aéreo brasileiro, utilizando dados históricos da Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC) de 2016 a 2025. Adotou-se uma abordagem quantitativa, aplicada e documental. A série mensal foi consolidada e tratada em Python, passando por análise exploratória, teste de Dickey-Fuller aumentado, decomposição sazonal e inspeção de autocorrelação. Compararam-se os modelos Naive sazonal, Holt-Winters e SARIMA, avaliando o desempenho preditivo por MAE, RMSE e MAPE, com validação temporal nos 12 meses de 2025. Os resultados revelaram tendência, sazonalidade recorrente e uma ruptura estrutural em 2020, seguida por recuperação gradual da demanda. O modelo SARIMA demonstrou o melhor desempenho preditivo, com menor erro e maior aderência aos valores observados no período de teste. Concluiu-se que a modelagem clássica de séries temporais foi adequada para representar a dinâmica da demanda aérea brasileira, e o SARIMA mostrou-se a alternativa mais consistente para previsão no contexto analisado.

Palavras-chave: Modelagem SARIMA; Previsão estatística; Sazonalidade; Séries temporais; Transporte aéreo.

A avaliação geométrica de bermas em minas a céu aberto demonstrou relevância para a segurança operacional e a conformidade da escavação em relação ao projeto. O estudo analisou em que medida os desvios geométricos de crista e de pé explicaram a variação da largura efetiva da berma no Banco -120 de uma mina a céu aberto, utilizando o Excavation Compliance Index como ferramenta de interpretação. A investigação caracterizou-se como aplicada e quantitativa, desenvolvida por meio de estudo de caso com dados geométricos reais extraídos de arquivos em formato DXF. As coordenadas da crista e do pé foram processadas em Python, interpoladas com espaçamento regular de 1 metro e compatibilizadas ao longo do trecho comum das geometrias. Em seguida, realizaram-se análise estatística descritiva, regressão linear múltipla, regressão quantílica, Random Forest Regressor e aplicação adaptada do índice. Os resultados indicaram que 57,7% das bermas foram classificadas como conformes, 30,0% como atenção e 12,2% como críticas. Os desvios da crista foram mais elevados e mais dispersos do que os desvios do pé. A regressão linear múltipla indicou associação estatisticamente significativa entre os desvios geométricos e a largura efetiva da berma, embora com baixo poder explicativo. A regressão quantílica evidenciou que os efeitos variaram ao longo da distribuição da largura, e o Random Forest indicou sensibilidade a padrões não lineares, mas com limitação de generalização sequencial. Verificou-se que os desvios de crista e de pé estiveram associados à largura efetiva da berma, mas não explicaram isoladamente toda a sua variabilidade.

Palavras-chave: avaliação geométrica; geometria de bancadas; índice de conformidade; regressão quantílica.

Em um cenário financeiro competitivo e demandante por confiança, a relevância da marca é crucial para sustentar a preferência e o relacionamento em organizações cooperativas. O estudo investigou como estratégias de marketing aplicado podem fortalecer a força, contribuição e valor de marca em uma cooperativa de crédito, visando ampliar sua relevância competitiva no mercado. Para isso, realizou-se um estudo de caso em uma cooperativa de crédito brasileira, empregando pesquisa quantitativa. Um questionário em escala Likert foi aplicado a 85 funcionários do setor de marketing, selecionados por amostragem não probabilística por conveniência. Os dados foram tratados por frequências, estatística descritiva, análise cruzada e de interdependência entre seções. Os resultados revelaram uma percepção predominantemente positiva, com destaque para lembrança imediata, credibilidade, confiança e segurança, e avaliações favoráveis sobre os efeitos práticos da marca na preferência, etapas de relacionamento e recomendação. Contudo, identificaram-se oportunidades de aprimoramento na consistência entre canais, no processo de onboarding e suporte pós-adesão, e na suficiência das métricas de avaliação. Como contribuições gerenciais, a pesquisa sustentou recomendações para padronizar mensagens e pontos de contato, fortalecer a etapa de entrada e pós-adesão, e consolidar rotinas de acompanhamento por indicadores, com alinhamento interáreas e apoio da liderança para decisões mais consistentes.

Palavras-chave: consistência multicanal; métricas de desempenho; onboarding; relevância competitiva.

Nos últimos anos, a solidez de um programa de integridade consolidou-se como critério de credibilidade da empresa, notadamente na relação com o setor público. Ainda assim, apesar de sua ampla difusão no meio corporativo, persistem recorrentes casos de corrupção envolvendo empresas e que contam com a participação frequente da alta administração. O objetivo deste estudo foi analisar a relação entre a efetividade do programa de integridade, o papel da alta administração e a prática de atos ilícitos em face da Administração Pública. Para tanto, adotou-se uma pesquisa exploratória e bibliográfica, a partir de uma visão ampla do compliance, com ênfase no papel da alta administração como um dos principais alicerces para a implementação e desenvolvimento de um programa de integridade eficaz. A partir de dados disponibilizados pela Controladoria Geral da União [CGU] e de casos de ampla repercussão divulgados na mídia, buscou-se examinar de forma integrada a correlação entre a ineficiência de um programa de integridade e a prática de atos ilícitos em face da Administração Pública. Com os resultados, verificou-se que, apesar de o compliance ter se tornado regra nas grandes corporações, bem como uma exigência para a contratação com os órgãos públicos, a gestão predatória e a falta de comprometimento das lideranças ainda são uma realidade que enfraquece ou anula os programas de integridade implantados no cenário corporativo brasileiro, sobretudo no relacionamento com a Administração Pública.

Palavras-chave: compliance; gestores; infração; órgãos públicos.

A crescente utilização da inteligência artificial e da big data por empresas de tecnologia ampliou o uso de dados pessoais como ativos estratégicos, mas também intensificou riscos éticos relacionados à privacidade, consentimento e transparência. Nesse contexto, investigou-se como usuários com conhecimento mínimo sobre a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), inteligência artificial e dados percebem a legitimidade e a ética do uso do produto Behaviour Insights, desenvolvido pela Meta, e quais contrapartidas consideraram aceitáveis para autorizar o tratamento de dados. Para tanto, realizou-se uma pesquisa aplicada, de abordagem quantitativa, descritiva e exploratória. A coleta de dados ocorreu por meio de um questionário estruturado, aplicado a 100 participantes da região Sudeste do Brasil com conhecimento mínimo sobre LGPD, IA e dados. A análise dos dados foi estatística e incluiu triangulação para maior robustez. Os resultados indicaram que a presença de algoritmos preditivos é amplamente percebida, e 55,6% dos usuários consideraram os sistemas de recomendação algorítmica positivos para sua experiência. Contudo, 82,7% dos respondentes avaliaram negativamente a comercialização de seus dados para terceiros sem consentimento explícito. A legitimidade percebida do Behaviour Insights não se associou à sofisticação técnica, mas à existência de governança de dados, transparência algorítmica e controle do titular. Concluiu-se que a aceitação de soluções preditivas, como o Behaviour Insights, depende da percepção de benefício direto ao usuário e da clareza sobre o uso dos dados, com forte rejeição à comercialização sem consentimento. Recomenda-se que as organizações explicitem as finalidades do uso de dados e as contrapartidas oferecidas para aumentar a aceitação.

Palavras-chave: Comercialização de dados; Criatividade combinatória; LGPD; Predição; Privacidade.

A computação em nuvem consolidou-se como alternativa estratégica para redução de custos e aumento da flexibilidade na gestão de infraestrutura de TI. Contudo, a migração de ambientes on-premises para a nuvem apresenta desafios, especialmente para organizações com recursos limitados. O estudo teve como objetivo propor um modelo de apoio à análise de viabilidade da migração para a nuvem, fundamentado em dados reais de utilização e custos operacionais. Adotou-se uma metodologia de estudo de caso, na qual se coletaram dados de um ambiente real por meio da ferramenta AWS Migration Evaluator, complementados por informações obtidas junto a um gestor de TI. A partir desses dados, estimaram-se os custos do ambiente on-premises e simularam-se cenários equivalentes em nuvem, possibilitando o cálculo dos indicadores financeiros TCO, ROI e Payback. Os resultados evidenciaram que a viabilidade econômica da migração dependeu das premissas adotadas, como região, modelo de contratação e perfil de utilização dos recursos. A aplicação do modelo revelou uma robusta viabilidade econômica, com um Retorno sobre o Investimento (ROI) de 451% e um período de payback estimado em 6,5 meses, impulsionados pela redução de 45% em vCPU e 64% em memória RAM, decorrente da correção do superdimensionamento. Concluiu-se que o modelo proposto contribuiu como instrumento de apoio à decisão, ao fornecer uma abordagem estruturada e baseada em dados reais, promovendo previsibilidade e racionalidade econômica para processos de migração para a nuvem em empresas de médio porte.

Palavras-chave: Computação em nuvem; Migração para nuvem; Payback; ROI; TCO.

A crescente disponibilidade de dados financeiros e a necessidade de interpretá-los de forma estruturada tornaram relevantes as técnicas de análise multivariada no contexto da ciência de dados aplicada às organizações. O estudo objetivou identificar e interpretar agrupamentos de empresas com base em indicadores financeiros selecionados, a fim de compreender padrões de similaridade e diferenciação entre os perfis econômico-financeiros observados. Para isso, realizou-se uma pesquisa aplicada, quantitativa e exploratório-descritiva, utilizando uma base de dados composta por variáveis patrimoniais, de capital de giro e obrigações operacionais. Os dados foram tratados, padronizados e agregados por empresa, sendo posteriormente analisados por meio de técnicas de clusterização com o algoritmo K-means, definição do número de clusters pelos métodos Elbow e Silhueta, redução de dimensionalidade por Análise de Componentes Principais e validação estatística por análise de variância. Os resultados mostraram que a segmentação identificou grupos distintos de empresas, diferenciados principalmente por variáveis relacionadas ao porte, ao ativo circulante, ao passivo total, ao passivo circulante e aos fornecedores, evidenciando o papel central dessas dimensões na formação dos clusters. A projeção por componentes principais confirmou a separação visual entre os grupos, e a análise de variância indicou diferenças estatisticamente significativas em parte importante das variáveis. Concluiu-se que a clusterização constituiu uma abordagem adequada para identificar perfis empresariais em bases financeiras e que a integração entre análise financeira e ciência de dados ampliou a capacidade de interpretação dos padrões presentes na amostra.

Palavras-chave: Análise Multivariada; Ciência de Dados; Clusterização; Indicadores Financeiros; K-means.

A localização de Centros de Distribuição (CDs) é uma decisão estratégica crucial para empresas de e-commerce, influenciando custos logísticos e prazos de entrega. Pequenas e médias empresas (PMEs) enfrentam desafios para realizar análises robustas devido à escassez de dados proprietários e ferramentas especializadas. Desenvolveu-se um modelo analítico de otimização combinatória, que integrou aprendizado de máquina não supervisionado (K-means) e meta-heurística (Algoritmo Genético), fundamentado exclusivamente em dados públicos, para apoiar decisões de localização de CDs no Brasil. Utilizaram-se dados do IBGE, do dataset Olist (Kaggle), do Google Trends e da Google Maps Distance Matrix API para construir uma base integrada com coordenadas geográficas, proxies de demanda e matrizes de distância. A metodologia combinou clusterização por K-means para identificar regiões logisticamente homogêneas e Algoritmo Genético como heurística de busca para selecionar municípios que minimizassem o custo logístico total. Os resultados indicaram a formação de seis clusters com padrões regionais distintos, concentrando 42% da demanda na região metropolitana do Sudeste. O cenário com dois CDs, localizados em São Paulo e Salvador, apresentou uma redução de 22% no custo variável de transporte em comparação com um baseline de CD único, com cobertura de 70% da demanda dentro do prazo de entrega (SLA) de dois dias. Análises de sensibilidade demonstraram a robustez do modelo, com variações inferiores a cinco pontos percentuais sob diferentes cenários de demanda e custos. Concluiu-se que a abordagem proposta oferece uma alternativa viável e replicável para PMEs democratizarem o acesso a métodos analíticos de localização.

Palavras-chave: Algoritmo Genético; Centros de Distribuição; E-commerce; K-means; Otimização.

Um estudo analisou comparativamente os regimes de transparência em saúde, focando no Physician Payments Sunshine Act dos Estados Unidos e na Lei Estadual nº 22.440/2016 de Minas Gerais. A pesquisa teve como objetivo compreender as diferenças legais entre os modelos e identificar limitações nas bases públicas brasileiras, oferecendo subsídios para recomendações de aprimoramento regulatório. A metodologia empregada caracterizou-se como pesquisa aplicada, de natureza qualitativa e quantitativa, fundamentada em levantamento documental e bibliográfico, com foco nos dados referentes ao ano de 2024. Os resultados revelaram que o sistema norte-americano demonstrou maior abrangência e detalhamento, com um volume expressivo de registros e variáveis reportadas, além de previsão de penalidades, fortalecendo a integridade das informações. Em contrapartida, a legislação mineira restringiu-se a pagamentos gerais, com escopo limitado e menor granularidade de dados, e ausência de sanções, o que comprometeu sua efetividade. Concluiu-se que, embora pioneira, a lei brasileira demanda aprimoramento regulatório para alinhar-se às melhores práticas internacionais de compliance e transparência em saúde.

Palavras-chave: Compliance; Conflito de Interesses; Regulação; Sunshine Act; Transparência em Saúde.

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