Governança de Dados e Risco Financeiro no Setor Florestal: Evidências Empíricas em Perspectiva Brasil-Finlândia

Silva, Fernanda Desimon Testa da; Vasconcelos, Juliano Souza

doi:10.22167/2675-6528-202602216

Artigo

10 de setembro de 2026

Governança de Dados e Risco Financeiro no Setor Florestal: Evidências Empíricas em Perspectiva Brasil-Finlândia

Fernanda Desimon Testa da Silva; Juliano Souza Vasconcelos

DOI: 10.22167/2675-6528-202602216

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A fragmentação informacional no setor florestal brasileiro constituiu o ponto de partida desta pesquisa, que investigou como a governança de dados impactou a capacidade analítica, o risco financeiro e a competitividade da gestão florestal, por meio de um estudo comparativo entre Brasil e Finlândia. Submeteram-se 332 documentos, incluindo 307 informativos CEPEA/Esalq/USP (2001–2025) e 25 relatórios setoriais (Bracelpa, ABRAF, Ibá, 2003–2025), a um pipeline de extração automatizado baseado em OCR, mineração de texto e expressões regulares, obtendo-se 13.059 registros estruturados. Realizou-se análise de sensibilidade do Valor Presente Líquido (VPL) e análise de sentimento léxica. Apenas 12,1% dos registros de custo continham Custo Operacional Efetivo preenchido, e nenhum apresentou margem líquida calculável. A incerteza nos dados de entrada oscilou o VPL de um projeto florestal em mais de R$ 20.000/ha, evidenciando a distorção da decisão orientada por dados quando a sofisticação algorítmica não substituiu a qualidade dos dados de origem. A análise de sentimento léxica confirmou a transição dos relatórios setoriais brasileiros de formato estatístico para promocional. Em contraste, o modelo finlandês demonstrou a viabilidade de uma governança integrada, com o inventário florestal consolidado como pilar de inteligência industrial. Os resultados indicaram que o fortalecimento da governança de dados constituiu pré-requisito para a transição do setor para um sistema de planejamento sustentado por evidências.

Palavras-chave: competitividade; fragmentação informacional; inteligência artificial; soberania digital; tomada de decisão.

1. Introdução

Atualmente, os dados ocupam o centro das disputas geopolíticas e econômicas, sendo frequentemente comparados a commodities como o petróleo devido ao seu valor estratégico. No contexto das transformações digitais impulsionadas pela Inteligência Artificial, a capacidade de processar grandes volumes de dados tornou-se um ativo indispensável para a vantagem competitiva de nações e organizações (Provost e Fawcett, 2013; Turban e Volonino, 2013; Brasil, 2025). Assim como ocorre com as matérias-primas brutas, o valor dos dados reside no seu tratamento: quando integrados a modelos estatísticos e de Machine Learning, transformam-se em informações e conhecimento crítico para a tomada de decisão soberana.

Apesar de o Brasil possuir instituições históricas de coleta sistemática, como o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística e o Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde, persistem barreiras significativas à integração e à reutilização de seus bancos de dados. Embora o país apresente bons índices de dados abertos, observa-se uma falha estrutural no pilar de reutilização: os dados estão disponíveis, mas carecem de formato trabalhável (Lafuente, 2020). A ausência de padronização resulta em interoperabilidade deficitária, mantendo ativos informacionais fragmentados em silos institucionais e elevando a latência analítica e o risco operacional (Belli et al., 2024). A estrutura de governança digital brasileira tem avançado por meio de marcos sucessivos — do Marco Civil da Internet (Brasil, 2014) e da Lei Geral de Proteção de Dados (Brasil, 2018) aos Decretos n.º 12.069 e 12.198 (Brasil, 2024) —, porém a implementação prática da interoperabilidade entre órgãos permanece incipiente.

Essa fragmentação manifestou-se de forma particularmente crítica no setor florestal, onde o acesso a dados operacionais é determinante para decisões estratégicas de curto e longo prazo, tanto na conservação dos ecossistemas quanto na eficiência da produção. As lacunas de dados limitam a aplicação de técnicas de Engenharia e Ciência de Dados, ferramentas hoje indispensáveis para a competitividade do setor privado e para a elaboração de planos de adaptação frente aos eventos climáticos extremos. A modernização do setor depende não apenas de avanços tecnológicos, mas de uma governança que integre competência técnica e interoperabilidade sistêmica, dado que o esforço analítico exige o cruzamento de fontes heterogêneas — dados de comércio exterior, registros de órgãos fiscalizadores, cadastros territoriais e plataformas de monitoramento geoespacial — em um contexto de escassez de capital humano especializado (Silva e Costa, 2024).

Sob a ótica da eficiência operacional, a qualidade das decisões é intrínseca à precisão dos insumos informacionais; inconsistências alimentam o princípio Garbage In, Garbage Out, gerando incertezas e prejuízos financeiros (Turban e Volonino, 2013; Ferrari e Silva, 2017). Para o setor florestal, a integridade dos dados constituiu o alicerce para a transição de um manejo intuitivo para um manejo racional, onde as informações são ordenadas para atingir objetivos sustentáveis com eficiência (Schneider, 2004). A ausência de padronização e a desarticulação entre bases públicas e privadas introduzem riscos operacionais e financeiros latentes, capazes de catalisar falhas na execução do manejo e estouros orçamentários. Nesse sentido, a governança de dados atua como pré-requisito para a transição da gestão empírica para a tomada de decisão baseada em evidências, fornecendo os insumos necessários para modelos que mimetizam a realidade biológica e econômica (Anderson, 2015).

Em contrapartida, modelos internacionais como o finlandês demonstraram a viabilidade de uma governança integrada, na qual dados biofísicos florestais são abertos por lei, inventários nacionais são atualizados continuamente por sensoriamento remoto e proprietários exercem soberania sobre suas informações por meio de plataformas digitais (Finland, 2011; Sitra, 2021; Metsäkeskus, 2023). O contraste entre os dois cenários evidenciou que a eficiência da bioeconomia não depende apenas da disponibilidade bruta de dados, mas da existência de ecossistemas digitais que os convertam em ativos inteligíveis. Diante desse cenário, a presente pesquisa busca responder à seguinte questão: de que forma as diferenças na governança de dados entre Brasil e Finlândia impactam a capacidade de análise, o risco financeiro e a eficiência da gestão florestal baseada em evidências? Para tanto, o trabalho adota uma abordagem empírica, submetendo dados reais do setor florestal brasileiro a um pipeline de extração e estruturação automatizado, e confrontando os resultados obtidos com a maturidade informacional do modelo nórdico.

2. Material e Métodos

2.1. Classificação da pesquisa

A pesquisa é de natureza exploratória e abordagem quali-quantitativa (Yin, 2015). Combinou análise documental e comparação de modelos de governança (dimensão qualitativa) com extração automatizada de 13.059 registros, análise de sentimento léxica e simulação de Valor Presente Líquido (VPL) (dimensão quantitativa). O delineamento metodológico investigou a maturidade da governança de dados no setor florestal, analisando as relações entre práticas do mercado privado, políticas públicas e modelos de soberania digital do Estado. O estudo focou na fragmentação do manejo florestal em silos operacionais (silvicultura, colheita e logística) no Brasil e na Finlândia, tratando a fragmentação como falha crítica de governança de dados e vetor de risco operacional.

2.2. Base de dados

Os dados para análise foram obtidos de bancos de dados públicos de entidades públicas e privadas, organizados em três categorias, conforme sintetizado na Tabela 1.

Tabela 1. Fontes de dados utilizadas na pesquisa

Categoria	Fonte	Período	Documentos	Dados principais
Relatórios setoriais	Associação Brasileira de Celulose e Papel [Bracelpa]	2003–2008	6	Área plantada, produção
	Associação Brasileira de Produtores de Florestas Plantadas [ABRAF]	2006–2012	7	Área, produção, exportações, indicadores
	Indústria Brasileira de Árvores [Ibá]	2014–2025	12	Área, produção, indicadores ESG
Informativos de mercado	Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada [CEPEA/Esalq/USP]	2001–2025	307	Preços de produtos florestais
Custos de produção	Projeto Campo Futuro — CNA/Senar	Diversos	36	COE, COT, receitas, custos de implantação
Dados públicos	SNIF, IBGE	Diversos	—	Estatísticas oficiais complementares
“Benchmark” finlandês	Luke, Metsäkeskus, Metsään.fi, Sitra	Diversos	—	Governança, “Fair Data Economy”, inventário

Fonte: Elaborado pela autora (2026)

2.3. Configuração do ambiente

O desenvolvimento foi realizado em ambiente macOS, utilizando pyenv para gerenciamento de versões de Python 3.12 e virtualenv para isolamento de dependências. As ferramentas empregadas no “pipeline” de dados e suas funções são detalhadas na Tabela 2.

Tabela 2. Ferramentas utilizadas e funções no “pipeline” de dados

Ferramenta	Função	Fontes processadas
Tesseract OCR	Reconhecimento óptico de caracteres digitalizados em PDFs	Bracelpa, ABRAF
Poppler (pdf2image)	Conversão de páginas PDF em imagens (300 DPI) para OCR	Bracelpa, ABRAF
pdfplumber	Extração de texto e tabelas de PDFs nativos	CNA/Senar, Ibá, CEPEA
tabula-py	“Fallback” para extração de tabelas nativas	CEPEA
Pandas	Estruturação em DataFrames e exportação CSV	Todas
SQLite	Armazenamento relacional com “schema” normalizado	Todas
Expressões regulares (módulo re)	Identificação de padrões numéricos e textuais	Todas

Fonte: Elaborado pela autora (2026)

2.4. Pipeline de extração e armazenamento

Devido à heterogeneidade dos documentos, foram construídos dois “pipelines” de extração complementares: um para documentos digitalizados (imagens) via OCR e outro para PDFs nativos, com extração direta de texto e tabelas. A lógica de seleção e as técnicas de cada fluxo são sintetizadas na Tabela 3.

Tabela 3. Comparação dos dois “pipelines” de extração

Característica	Pipeline OCR	Pipeline pdfplumber
Fontes	Bracelpa, ABRAF, Ibá (relatórios setoriais)	CNA/Senar, CEPEA (informativos)
Natureza do PDF	Digitalizados, intensivos em imagens	Nativos digitais
Ferramenta principal	Tesseract OCR (via pdf2image a 300 DPI)	pdfplumber (com “fallback” para tabula-py)
Pré-processamento	Detecção automática de rotação via OSD; correção de páginas giradas	Não necessário
Modo de extração	PSM 6 (bloco único) com preservação de espaçamento entre palavras	extract_tables() com classificação por palavras-chave (COE, COT, receita, margem, IMA)
Tratamento de dados em texto corrido	Expressões regulares sobre linhas OCR (separação por espaços duplos/triplos)	Expressões regulares sobre texto nativo (e.g., “custo de implantação de R$ 5.367,26/ha”)
Conversão numérica		Formato BR (1.234,56) → computacional (1234.56)
Rastreabilidade	Coluna Arquivo_Origem em cada registro	Coluna Arquivo_Origem em cada registro
Código-fonte	Repositório da autora

Fonte: Elaborado pela autora (2026)

Os dados de ambos os fluxos foram armazenados em um banco relacional SQLite com “schema” normalizado (tabelas: documentos, custos, composição de custos, indicadores técnicos e preços de mercado) e em réplicas CSV para um “data lake”, permitindo consultas estruturadas (SQL) e análises exploratórias (Pandas).

2.5. Refinamento heurístico com Inteligência Artificial

Os “pipelines” de extração foram otimizados por meio de ajuste heurístico iterativo, com o auxílio de dois modelos de Inteligência Artificial (IA) comerciais. A Tabela 4 detalha o papel de cada ferramenta no processo.

Tabela 4. Uso de Inteligência Artificial no “pipeline” de dados

Ferramenta	Modelo	Etapa do “pipeline”	Funções desempenhadas
Gemini 3 Flash (Google)	Multimodal nativo	Pré-processamento e “pipeline” OCR (seção 2.4)	Automação de “downloads” massivos; criação dinâmica de “scripts” de extração; prototipagem rápida para documentos com diagramação complexa
Claude 4 Opus “high-thinking” (Anthropic) via Cursor	LLM com execução de código	Refinamento e “pipeline” pdfplumber (seção 2.4)	Consolidação de bases de dados históricas; extração de custos de produção (CNA/Senar); análise retrospectiva das versões do trabalho

Fonte: Elaborado pela autora (2026)

2.6. Métodos analíticos

Sobre os dados extraídos e armazenados, foram aplicados dois métodos analíticos complementares, sintetizados na Tabela 5.

Tabela 5. Métodos analíticos aplicados aos dados extraídos

Método	Objetivo	Escopo	Técnica	Referência
Mineração de texto	Capturar dados operacionais em texto corrido (não tabular)	25 relatórios setoriais (Bracelpa, ABRAF, Ibá)	Busca por correspondência exata de 28 operações florestais típicas + sinônimos (Apêndice D); expressões regulares para dados quantitativos adjacentes
Análise de sentimento	Quantificar a mudança de tom dos relatórios ao longo do tempo	3 relatórios representativos: Bracelpa (2004), ABRAF (2012), Ibá (2025)	Abordagem léxica de domínio específico (Loughran e McDonald, 2011), adaptada ao setor florestal	Loughran e McDonald (2011)

Fonte: Elaborado pela autora (2026)

A mineração de texto buscou 28 operações florestais típicas (Apêndice D) e dados quantitativos adjacentes em relatórios setoriais, utilizando expressões regulares para capturar informações não tabulares e validar a extração. A análise de sentimento seguiu a abordagem de classificação léxica por frequência de Loughran e McDonald (2011), adaptada ao setor florestal brasileiro. Foi construído um léxico de domínio em português (Apêndice B), composto por 16 termos positivos, 17 negativos e 16 ESG, refinado iterativamente para remover ambiguidades. O “score” de sentimento normalizado foi calculado como a frequência de termos por mil palavras, permitindo a comparação entre documentos. A análise de três documentos representativos serviu como indicação qualitativa da mudança de tom ao longo do período.

2.7. Contexto do “benchmark” finlandês e matriz comparativa Brasil-Finlândia

Para a comparação entre os modelos de governança do Brasil e da Finlândia, utilizou-se uma matriz que cruzou indicadores de governança (transparência, interoperabilidade, compliance legal, soberania de dados) com indicadores de competitividade (infraestrutura digital, custos de transação informacional, acesso a certificação). A análise foi sistemática, considerando a sustentabilidade e a governança de dados como processos contínuos de aprimoramento institucional.

O “benchmark” finlandês fundamenta-se no conceito de “Fair Data Economy”, que equilibra inovação tecnológica com soberania estatal e direitos digitais dos cidadãos. Essa estrutura é viabilizada por instrumentos jurídicos e técnicos, como a Lei de Gestão de Informação (Tiedonhallintalaki) e a infraestrutura descentralizada do portal Suomi.fi (Finland, 2019), que promovem dados abertos via APIs. O modelo “MyData” assegura a soberania individual sobre informações, permitindo controle de acesso a dados pessoais (Sitra, 2021).

A gestão dos ativos naturais finlandeses é integrada por Metsäkeskus, Luke e Syke. A Lei do Sistema de Informação Florestal (Metsätietolaki) democratizou o acesso a dados biofísicos da natureza (Finland, 2011), separando-os de dados pessoais (protegidos por GDPR). Essa abertura é sustentada por coleta massiva e contínua de dados via LiDAR e imagens de satélite para inventários florestais digitais de alta precisão.

O portal Metsään.fi permite que proprietários visualizem um gêmeo digital de sua floresta e concedam acesso a empresas, otimizando o planejamento logístico da indústria (Metsäkeskus, 2023). Máquinas colheitadeiras conectadas à rede enviam dados em tempo real, atualizando o inventário nacional dinamicamente. A Tabela 6 sintetiza as diferenças estruturais identificadas entre os dois modelos de governança de dados florestais.

Tabela 6. Matriz comparativa de governança de dados florestais: Brasil vs. Finlândia

Fonte	“Score” Sentimento Positivo (%%)	“Score” Sentimento Negativo (%%)	Termos ESG Positivos (n)	Termos ESG Negativos (n)
Bracelpa (2004)	3,24	0,00	192	19
ABRAF (2012)	6,18	1,87	367	110
Ibá (2025)	19,02	10,17	331	28

Fonte: Elaborado pela autora (2026)

3. Resultados e Discussão

Fragmentação informacional e o custo oculto da obtenção de dados

O Brasil gerou e publicou um grande volume de dados para múltiplos fins. Contudo, a ausência de padrões consistentes na modelagem desses bancos de dados e a forma complexa como foram apresentados dificultaram severamente a reutilização analítica dessas informações, tanto no setor público quanto privado.

No setor público, instituições como o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e o CEPEA/Esalq/USP disponibilizam um grande volume de informações, mas a arquitetura de suas plataformas frequentemente dificulta a exportação de dados em larga escala. No setor privado, a principal dificuldade foi a forma de disponibilização, com informações diluídas em relatórios setoriais ou anuários estatísticos de formatos variados e regionalizados.

A maior parte do esforço desta pesquisa consistiu em localizar, extrair e consolidar essas bases, demandando engenharia de dados para transformar 332 documentos não estruturados em ativos de informação permanentes. A infraestrutura resultante, um banco relacional SQLite e repositório em CSV, representou uma contribuição técnica. O custo desse esforço foi estimado conservadoramente em mais de 150 horas de trabalho técnico.

Evolução dos relatórios setoriais (2003 – 2025)

Os relatórios setoriais nacionais sofreram mudanças significativas de conteúdo e tom ao longo do período analisado. A documentação passou por três fases distintas: na primeira (2003–2006), os anuários estatísticos da Bracelpa priorizavam dados quantitativos em gráficos e tabelas, favoráveis à extração automatizada. Na segunda fase (2007–2014), os anuários da ABRAF combinaram análises técnicas com tabelas, gráficos e imagens, resultando em formato misto e parcialmente extraível. Na terceira fase (2015–presente), os relatórios da Ibá passaram a priorizar conteúdo qualitativo, com textos e imagens em detrimento de tabelas e gráficos, adotando formato predominantemente promocional e de difícil extração automatizada.

Essa mudança de paradigma exigiu técnicas de coleta e “data wrangling” mais agressivas, dada a ausência de APIs públicas ou entregas de dados estruturadas. A migração de relatórios estatísticos para promocionais representou uma redução na oferta de dados reutilizáveis pelo setor privado brasileiro, em contraste com a tendência de abertura crescente observada na Finlândia.

Análise de sentimento dos relatórios

A análise de sentimento léxica corroborou a transição observada nas fases dos relatórios. O “score” positivo cresceu quase seis vezes entre 2004 e 2025 (de 3,24‰ para 19,02‰), enquanto o negativo saltou de zero para 10,17‰. O zero da Bracelpa (2004) refletiu o caráter puramente estatístico daquele documento, com linguagem técnica neutra. O aumento simultâneo em ambas as polaridades, com razão positivo/negativo de 1,87:1 em 2025, indicou uma linguagem progressivamente mais carregada emocionalmente e um viés promocional deliberado. A Bracelpa (2004) apresentou perfil neutro e estatístico; a ABRAF (2012) refletiu tom cauteloso, consistente com a crise econômica do período; e a Ibá (2025) exibiu otimismo ESG pronunciado. A partir de 2015, os relatórios passaram a priorizar objetivos comunicacionais em detrimento dos estatísticos, reduzindo significativamente sua utilidade como fonte de dados estruturados para análise quantitativa.

Extração estruturada e diagnóstico de integridade dos dados

Para quantificar o esforço de obtenção e a qualidade dos dados disponíveis, foram conduzidas extrações automatizadas sobre informativos mensais do CEPEA/Esalq/USP (307 boletins, 2001–2025), relatórios setoriais da Bracelpa, ABRAF e Ibá (25 relatórios, 2003–2025) e relatórios de custo da CNA/Senar (36 documentos).

Informativos CEPEA (307 documentos, 2001-2025)

Foram desenvolvidos dois “pipelines” complementares: extração de tabelas nativas de PDFs e extração de preços e variações percentuais do texto narrativo via expressões regulares aplicadas a arquivos OCR. O resultado foi a obtenção de registros estruturados, distribuídos conforme a Tabela 7.

Tabela 7. Registros estruturados extraídos dos informativos CEPEA/Esalq/USP (307 documentos, 2001–2025)

Tipo de dado	Registros	Período	Método
Preços de mercado interno (min/med/max por região)	3.163	2002-2007	Tabelas nativas dos PDFs
Exportações (valor, preço médio, quantidade)	6.510	2002-2023	Tabelas nativas dos PDFs
Celulose e papel (preços domésticos)	599	2003-2024	Tabelas nativas dos PDFs
Variações percentuais de preço (por região e produto)	982	2002-2025	Expressões regulares sobre texto narrativo (OCR)
Preços absolutos (R$) mencionados no texto	264	2002-2025	Expressões regulares sobre texto narrativo (OCR)
Total	11.518	2002-2025

Fonte: Elaborado pela autora (2026) com auxílio de IA

Apesar do volume significativo, a cobertura temporal revelou descontinuidades estruturais: a partir de 2009, os informativos CEPEA substituíram as tabelas de preços por gráficos, tornando os dados de preço absoluto por região inacessíveis à extração automatizada. Para o período 2009–2025, foi possível extrair apenas variações percentuais mencionadas no texto narrativo, úteis para análise de tendências, mas insuficientes para alimentar modelos de VPL que requerem valores absolutos.

Relatórios setoriais (25 documentos, 2003 – 2025)

A extração dos relatórios da Bracelpa, ABRAF e Ibá demandou a construção de “parsers” específicos para cada organização devido à variação nos formatos de tabela, nomenclatura de estados e estrutura documental. Foram obtidos 1.541 registros, conforme a Tabela 8.

Tabela 8. Registros estruturados extraídos dos relatórios setoriais Bracelpa, ABRAF e Ibá (25 documentos, 2003–2025)

Tipo de dado	Registros	Período	Fontes
Área plantada (por estado, espécie)	1.179	1980-2024	Bracelpa, ABRAF, Ibá
Exportações (por produto, em milhões USD)	52	2002-2012	ABRAF
Produção (celulose, papel, painéis)	9	2011-2024	Ibá
Indicadores econômicos (VBP, empregos, tributos)	301	2006-2024	ABRAF, Ibá
Total	1.541	1980-2024

Fonte: Elaborado pela autora (2026) com auxílio de IA

Os dados de área plantada retrocedem a 1980 devido às séries históricas retrospectivas nos anuários da ABRAF. A categoria “Produção” apresenta apenas 9 registros porque os relatórios da Ibá reportam dados de produção como indicadores consolidados nacionais em texto narrativo, e não em tabelas padronizadas, dificultando a extração automatizada. No total, a extração das fontes CEPEA e setoriais (Tabelas 7 e 8) resultou em 13.059 registros estruturados a partir de 332 documentos, requerendo três “scripts” Python distintos com mais de 500 linhas de expressões regulares calibradas por domínio.

Relatórios CNA/Senar (36 documentos)

Dos 36 documentos do CNA/Senar processados pelo mesmo “pipeline” automatizado, foram extraídos apenas 33 registros de custos. A Tabela 9 apresenta a taxa de preenchimento dos campos críticos para análise financeira.

Tabela 9. Taxa de preenchimento dos campos financeiros extraídos dos relatórios CNA/Senar

Variável	Registros com dados	Taxa de preenchimento
Custo Operacional Efetivo (COE, R$/m³)	4 de 33	12,1%
Custo Operacional Total (COT, R$/m³)	14 de 33	42,4%
Custo de Implantação (COT, R$/ha)	12 de 33	36,4%
Receita (R$/m³)	3 de 33	9,1%
Margem Líquida (R$/m³)	0 de 33	0,0%

Fonte: Elaborado pela autora (2026) a partir do banco de dados SQLite, com auxílio de IA

Nenhum registro apresentou margem líquida calculável; apenas 9,1% continham receita e 12,1% continham Custo Operacional Efetivo (COE), variáveis essenciais para análise de viabilidade. Além da baixa taxa de preenchimento, os dados apresentaram artefatos em três dimensões: geográfica (campos de região corrompidos por OCR), temporal (valores numéricos interpretados como datas) e financeira (custos de implantação variando de R$ 989/ha a R$ 29.500/ha). Excluindo os extremos, a faixa operacional situou-se entre R$ 3.000/ha e R$ 14.000/ha. O “pipeline” técnico funcionou corretamente, indicando que o problema residiu na qualidade e padronização dos dados de origem.

O contraste entre o volume de registros obtidos do CEPEA e dos relatórios setoriais (Tabelas 7 e 8) e a pobreza dos dados financeiros da CNA (Tabela 9) revelou um padrão: o Brasil produziu dados descritivos em quantidade razoável (área plantada, exportações, indicadores macro), mas os dados operacionais necessários para decisões financeiras — custos, receitas, margens — permaneceram praticamente inacessíveis em formato estruturado. Essa fragmentação não se restringiu aos relatórios da CNA; uma revisão de 12 estudos acadêmicos publicados entre 1999 e 2020 revelou que cada pesquisa coletou dados primários de forma independente, em regiões e anos-base distintos, reportando custos em unidades não comparáveis. Essa escassez não se mostrou recente, com Rodrigues (1991) já alertando para a inexistência de dados experimentais seguros para o manejo florestal brasileiro. Os resultados desta pesquisa demonstraram que esse esforço não se materializou, e os modelos macroeconômicos que fundamentaram as políticas públicas brasileiras nunca incluíram os recursos florestais como variável relevante (Bacha, 2004).

A distorção da decisão orientada por dados

O aspecto mais revelador deste exercício foi o percurso metodológico. Antes da presente rodada de extração, uma tentativa de estruturar os relatórios setoriais utilizando o modelo Gemini Flash (Google) resultou em CSVs com valores numericamente corrompidos, como áreas de eucalipto em notação científica e campos numéricos preenchidos com zeros. Diante da impossibilidade de trabalhar com esses dados, a abordagem quantitativa original de análise de viabilidade financeira via VPL foi substituída por análise de sentimento léxica, não por ser mais relevante, mas por ser a única técnica viável com os dados obtidos.

Esse fenômeno foi denominado “data-driven decision distortion” (distorção da decisão orientada por dados), ocorrendo quando a pergunta de pesquisa é moldada pela disponibilidade de dados, e não o contrário. No contexto florestal brasileiro, o analista que busca avaliar a viabilidade de um projeto não encontra os dados necessários em formato estruturado; se dispõe de ferramentas de IA, obtém dados corrompidos; e acaba frequentemente precisando reformular sua análise em torno do que é possível extrair, perdendo a capacidade de responder à pergunta original.

Cenário ilustrativo: VPL e o risco financeiro da incerteza

Para demonstrar o impacto financeiro concreto da incerteza nos dados de entrada, foi construída uma análise de sensibilidade cruzando os dois parâmetros de maior variabilidade: o custo de implantação e o preço da madeira em pé.

Tabela 10. Análise de sensibilidade do VPL (R$/ha) para eucalipto, rotação de 7 anos, taxa de 8% a.a.

Custo de implantação	Preço R$ 100/m³	Preço R$ 130/m³	Preço R$ 160/m³
R$ 3.000/ha (mínimo CNA, excluídos artefatos)	+1.236	+6.014	+10.793
R$ 5.500/ha (referência literatura)	-1.264	+3.514	+8.293
R$ 14.000/ha (CNA Jaguariaíva/PR)	-9.764	-4.986	-207

Fonte: Elaborado pela autora (2026) a partir de dados extraídos de relatórios do Senar/CNA, com auxílio de IA. Valores em R$/ha, arredondados

A Tabela 10 revelou que, dependendo exclusivamente do dado de custo de implantação utilizado, o mesmo projeto florestal apresentaria VPL positivo de R$ 10.793/ha (cenário otimista) ou negativo de R$ -9.764/ha (cenário pessimista), uma oscilação superior a R$ 20.000/ha. Isso significou que um gestor florestal brasileiro que tentasse avaliar a viabilidade de um projeto de eucalipto com base nos dados disponíveis publicamente não conseguiria determinar, com razoável confiança, se o investimento geraria retorno ou prejuízo.

Este resultado validou empiricamente o princípio “Garbage In, Garbage Out” no contexto florestal: a incerteza nos “inputs” não é um risco teórico, mas uma barreira concreta à tomada de decisão racional. O contraste com o modelo finlandês evidenciou que essa incerteza não é inerente ao setor, mas produto da governança de dados.

Comparativo de governança: Brasil versus Finlândia

A Tabela 11 sintetiza as diferenças estruturais identificadas entre os dois modelos de governança de dados florestais.

Tabela 11. Matriz comparativa de governança de dados florestais: Brasil vs. Finlândia

Dimensão	Brasil	Finlândia
Marco legal de dados	LGPD (2018), Decretos 12.069/12.198 (2024)	Tiedonhallintalaki (2019), Metsätietolaki (2011), GDPR
Dados biofísicos florestais	Fragmentados entre IBAMA, ICMBio, SICAR e os estados	Abertos por lei desde 2011 (Metsätietolaki)
Inventário florestal	IFN com grade 20×20 km, coleta manual presencial, ciclos longos e cobertura amostral pontual; inventários privados sem integração ao sistema público	Contínuo, nacional, via LiDAR aerotransportado
Custos operacionais	Diluídos em PDFs de relatórios setoriais variados	Rastreáveis via dados de “harvesters” em tempo real
Formato de disponibilização	PDFs, infográficos, relatórios promocionais	APIs abertas, dados estruturados, portal Metsään.fi
Esforço para análise	Meses de engenharia de dados (OCR, expressões regulares, heurísticas)	“Download” direto + análise
Soberania do proprietário	Dados dispersos entre órgãos com pouca ou nenhuma integração	Portal Metsään.fi com gêmeo digital da floresta
Interoperabilidade	Deficitária entre órgãos federais, estaduais e privados	Integrada via Suomi.fi e padrões nacionais
Capital humano especializado	Escasso no setor ambiental para tratamento de dados	Formação integrada ao ecossistema de inovação (Sitra)

Fonte: Elaborado pela autora (2026)

A diferença fundamental não estava na quantidade de dados produzidos — o Brasil gerou volumes significativos — mas na arquitetura de governança que os tornou utilizáveis. O mecanismo legal finlandês de separação entre dados biofísicos e dados pessoais criou um ecossistema onde a informação flui entre proprietários, empresas e governo com baixo atrito, enquanto o Brasil manteve seus ativos informacionais em silos institucionais e formatos de difícil reutilização. Essa diferença de paradigma manifestou-se com maior clareza na função atribuída ao inventário florestal: a Finlândia o consolidou como pilar de inteligência industrial, enquanto o Brasil o circunscreveu majoritariamente à gestão ambiental e à fiscalização. O resultado foi um custo de transação informacional que, no Brasil, inviabilizou análises financeiras que seriam triviais no contexto finlandês.

Em síntese, a pesquisa demonstrou que a fragmentação informacional no setor florestal brasileiro constitui um risco financeiro e operacional quantificável. A extração automatizada de 13.059 registros de 332 documentos demandou mais de 150 horas de trabalho técnico, mas revelou uma assimetria crítica: dados descritivos foram obtidos em quantidade razoável, enquanto variáveis financeiras elementares apresentaram taxas de preenchimento inferiores a 12,1% para o Custo Operacional Efetivo, e nenhuma margem líquida calculável. A análise de sensibilidade indicou que a incerteza nos dados de entrada pode oscilar o VPL de um projeto florestal em mais de R$ 20.000/ha, comprometendo a avaliação de retorno do investimento. O fenômeno da “data-driven decision distortion” foi observado, onde a falta de qualidade dos dados forçou a reorientação da análise de viabilidade financeira para a análise de sentimento. Esta análise, por sua vez, confirmou a transição dos relatórios setoriais de um formato estatístico para um predominantemente promocional, reduzindo sua utilidade analítica. O estudo comparativo com a Finlândia destacou que a questão central não é o volume de dados, mas a governança que os torna utilizáveis, com o modelo finlandês promovendo um ecossistema de informação de baixo atrito, em contraste com os silos institucionais brasileiros. O fortalecimento da governança de dados, incluindo padronização e acesso via APIs, é um pré-requisito para a transição do setor florestal brasileiro para um planejamento baseado em evidências.

4. Conclusão

A presente pesquisa investigou de que forma as diferenças na governança de dados entre Brasil e Finlândia impactam a capacidade de análise, o risco financeiro e a eficiência da gestão florestal baseada em evidências. Verificou-se que a fragmentação informacional no setor florestal brasileiro constituiu uma barreira significativa, exigindo um esforço considerável para a extração e estruturação de 13.059 registros a partir de 332 documentos. Contudo, observou-se uma assimetria crítica nos achados: enquanto dados descritivos foram obtidos em quantidade razoável, variáveis financeiras essenciais, como o Custo Operacional Efetivo, apresentaram taxas de preenchimento inferiores a 12,1%, e nenhuma margem líquida calculável. A análise de sensibilidade demonstrou que a incerteza nesses dados de entrada poderia oscilar o Valor Presente Líquido de um projeto florestal em mais de R$ 20.000/ha, comprometendo a determinação do retorno do investimento. Esse cenário materializou o fenômeno da distorção da decisão orientada por dados, em que a ausência de qualidade dos insumos informacionais forçou a reorientação da análise de viabilidade financeira para a análise de sentimento léxica. Esta, por sua vez, confirmou a transição dos relatórios setoriais brasileiros de um formato estatístico para um predominantemente promocional, reduzindo sua utilidade analítica. Em contraste, o modelo finlandês demonstrou a viabilidade de uma governança integrada, com o inventário florestal consolidado como pilar de inteligência industrial, facilitando o fluxo e a reutilização dos dados.

A principal contribuição do estudo reside na demonstração empírica de que a fragmentação informacional no setor florestal brasileiro não é apenas uma limitação técnica, mas um risco financeiro e operacional quantificável. O fortalecimento da governança de dados, que inclui a padronização de formatos de publicação, a criação de APIs públicas para dados setoriais, a definição clara de papéis na cadeia de custódia da informação e o investimento em capital humano especializado, configura-se como um pré-requisito para a transição do setor para um sistema de planejamento sustentado por evidências. Reconhece-se como limitações que a análise de sentimento se baseou em uma amostra reduzida de documentos e que os resultados de extração refletiram as fontes e ferramentas disponíveis durante o período do estudo. Sugere-se, para estudos futuros, a replicação da pesquisa com corpora ampliados, a construção de repositórios padronizados de dados florestais e a avaliação do impacto econômico da adoção de padrões de dados abertos no setor.

Referências Bibliográficas

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE PRODUTORES DE FLORESTAS PLANTADAS (ABRAF). Anuários estatístico da ABRAF 2007 – 2013: ano base 2006. Brasília: ABRAF, 2007 – 2013.

BRASIL. [Decreto nº 12.069, de 21 de junho de 2024]. Dispõe sobre a Estratégia Nacional de Governo Digital. Brasília, DF: Presidência da República, [2024

INDÚSTRIA BRASILEIRA DE ÁRVORES (IBÁ). Relatórios Anuais 2014–2025. Brasília: Ibá, 2014-2025. Disponível em: https://www.iba.org. Acesso em: 06 fev. 2026.

PROVOST, F.; FAWCETT, T. Data Science for Business. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, 2013.

TURBAN, E.; VOLONINO, L. Tecnologia da informação para gestão. 8. ed. Porto Alegre: Bookman, 2013.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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Palavras-chave: Agrometeorologia; Cana-de-açúcar; Classificação cruzada; Modelagem multinível; Rendimento agrícola.

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