LOCALIZAÇÃO DE CENTROS DE DISTRIBUIÇÃO PARA E-COMMERCE NO BRASIL

Oliveira, Cesar Augusto Figueiredo de; Moreira, Miguel Ângelo Lellis

doi:10.22167/2675-6528-202604371

Artigo

10 de novembro de 2026

LOCALIZAÇÃO DE CENTROS DE DISTRIBUIÇÃO PARA E-COMMERCE NO BRASIL

Cesar Augusto Figueiredo de Oliveira; Miguel Ângelo Lellis Moreira

DOI: 10.22167/2675-6528-202604371

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 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.

1. Introdução

O crescimento acelerado do comércio eletrônico tem ampliado significativamente a complexidade das operações logísticas, especialmente em ambientes urbanos caracterizados por elevada densidade populacional e grande variabilidade espacial da demanda. Nesse contexto, a necessidade de otimização torna-se evidente, exigindo soluções capazes de melhorar o planejamento e reduzir custos operacionais na distribuição de mercadorias (Wang et al., 2021). Paralelamente, a digitalização das operações tem impulsionado o uso de dados na tomada de decisão, surgindo como ferramenta fundamental para aprimorar a eficiência e a alocação de recursos.

A disponibilidade crescente de dados, aliada ao avanço das tecnologias analíticas, permite que organizações aprimorem seus processos de gestão. Estudos recentes sobre big data analytics indicam que o aumento da capacidade de processamento permite às organizações aprimorar seus processos decisórios e elevar o desempenho operacional (Mishara et al., 2021). Empresas orientadas por dados utilizam a análise sistemática de informações para otimizar o desempenho, permitindo decisões mais precisas em atividades como planejamento de demanda e localização de infraestrutura logística (Chopra, 2021). O gerenciamento digital da cadeia de suprimentos proporciona ganhos significativos de resiliência e vantagem competitiva sustentável (Ivanov, 2024).

Apesar desses avanços, muitas organizações ainda enfrentam dificuldades na transformação de dados em inteligência estratégica. Fatores como a carência de competências analíticas e a complexidade na integração de sistemas figuram entre os principais obstáculos à consolidação de estratégias orientadas por dados. Essa lacuna é particularmente acentuada em pequenas e médias empresas (PMEs), que frequentemente carecem de dados proprietários e ferramentas analíticas especializadas para realizar análises robustas de localização de centros de distribuição.

Técnicas de ciência de dados têm sido cada vez mais utilizadas para apoiar decisões relacionadas ao planejamento da rede logística e à localização de centros de distribuição. Modelos modernos de otimização para a localização de instalações são eficazes na redução de custos e na melhoria do nível de serviço ao aproximar estoques dos centros de consumo (Wang et al., 2021). De forma complementar, o uso de algoritmos evolutivos permite explorar grandes espaços de solução para identificar configurações eficientes de redes logísticas (Katoch et al., 2021). A clusterização, por exemplo, é empregada para identificar agrupamentos de regiões com padrões semelhantes de demanda, como o algoritmo K-means (Sinaga e Yang, 2020).

Diante desse contexto, este estudo propõe o desenvolvimento de um modelo analítico replicável, baseado em dados públicos, para otimizar a localização de centros de distribuição de pequenas e médias empresas (PMEs) no cenário brasileiro. A questão de pesquisa norteadora é: de que maneira a integração de análise de dados e modelos de otimização pode fundamentar o planejamento operacional e a alocação de recursos em operações logísticas de PMEs? Para guiar a investigação, formulou-se a hipótese de que o emprego de abordagens modernas de otimização e análise estatística permite a identificação de localizações estratégicas que minimizam custos sem a dependência de dados históricos proprietários (Facett e Waller, 2022). O objetivo do presente estudo é desenvolver um modelo analítico estruturado exclusivamente com base em dados públicos e ferramentas open-source, demonstrando que a inteligência de dados é capaz de democratizar o planejamento logístico de alto nível para pequenas e médias empresas (PMEs).

2. Material e Métodos

Este estudo caracterizou-se como uma pesquisa de natureza aplicada, com abordagem quantitativa, visando ao desenvolvimento de um modelo analítico. O objetivo central foi otimizar a localização de centros de distribuição para pequenas e médias empresas (PMEs) no Brasil, utilizando dados públicos e ferramentas open-source. A metodologia integrou técnicas de aprendizado de máquina não supervisionado e meta-heurísticas para fundamentar o planejamento logístico e a alocação eficiente de recursos.

A base de dados foi compilada a partir da integração de diversas fontes públicas. Dados demográficos, como população municipal e coordenadas geográficas, foram obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Informações sobre transações de comércio eletrônico foram extraídas do Olist E-commerce Dataset (Kaggle). Para determinar distâncias e tempos de percurso entre municípios, empregou-se a Google Maps Distance Matrix API. Dados do Google Trends foram integrados como indicador de interesse por consumo digital. Este processo utilizou chaves geográficas comuns, consolidando informações demográficas, logísticas e de demanda em uma base analítica unificada.

Na etapa de pré-processamento e transformação dos dados, registros inconsistentes ou incompletos foram eliminados, e os identificadores geográficos dos municípios foram padronizados. Elaborou-se a variável “pedidos_per_capita”, calculada pela divisão entre o volume estimado de pedidos e a população de cada município. Dada a assimetria da distribuição dessa variável, aplicou-se uma transformação logarítmica para mitigar o impacto de valores extremos e aproximar a distribuição dos dados da normalidade, facilitando a aplicação de técnicas de clusterização.

Para identificar regiões com características logísticas semelhantes, aplicou-se a técnica de aprendizado de máquina não supervisionado K-means. Este algoritmo foi selecionado por sua eficiência computacional e robustez com grandes volumes de dados espaciais, segmentando a demanda logística e agrupando regiões com consumo e densidade populacional similares (Sinaga e Yang, 2020). O número ideal de agrupamentos (k) foi determinado pelo Método do Cotovelo (Elbow Method), que avalia a variação da Soma dos Erros Quadráticos (SSE) dentro dos clusters.

O modelo matemático do K-means buscou particionar um conjunto de observações em k agrupamentos, minimizando a soma dos quadrados das distâncias entre os pontos e seus respectivos centroides. A função objetivo J calculou a inércia, onde x_i representou o vetor de características da observação e μ_j o centroide do cluster. As análises foram conduzidas em Python, utilizando Pandas (Reback et al., 2022) para manipulação de dados, NumPy (Harris et al., 2020) para operações numéricas e Scikit-learn (Pedregosa et al., 2011) para a implementação do K-means.

Após a identificação dos clusters, aplicou-se um Algoritmo Genético (AG) para otimizar a seleção de municípios candidatos à instalação de centros de distribuição. O AG é uma meta-heurística inspirada na seleção natural, utilizada em problemas de otimização combinatória e localização de instalações em redes complexas, onde soluções exatas são computacionalmente inviáveis (Katoch et al., 2021). Cada indivíduo da população representou uma combinação de municípios candidatos, buscando a minimização do custo logístico total e o equilíbrio entre eficiência e responsividade da rede (Chopra, 2021).

Os principais parâmetros configurados para o AG foram: tamanho da população de 100 indivíduos, limite de 200 gerações, taxa de mutação de 5% e taxa de cruzamento (crossover) de 80%. O problema de localização foi formulado com base no modelo canônico do Problema das p-Medianas (p-Median Problem), que busca minimizar a soma das distâncias ponderadas entre os pontos de demanda e as instalações mais próximas.

A função objetivo (Z) minimizou o custo logístico total, considerando a demanda (w_i) de cada município (n) e a distância ou custo de transporte (d_ij) entre o nó de demanda e a facilidade (CD_j). As variáveis binárias de decisão (x_ij e y_j) indicaram se um município é atendido por um CD e se um CD é aberto em um local, respectivamente. A restrição Σy_j = p garantiu o número máximo de CDs a serem instalados, conforme o cenário analisado.

A robustez do modelo foi avaliada por meio de análises de sensibilidade, testando sua performance sob diferentes cenários de demanda e custos. Esta etapa permitiu verificar a estabilidade das soluções de localização propostas frente a variações nas condições operacionais, contribuindo para a validação da aplicabilidade do modelo em contextos reais de PMEs.

3. Resultados e Discussão

A análise exploratória inicial dos dados revelou uma concentração significativa da demanda proxy nas regiões Sudeste e Sul do Brasil. Verificou-se que 42% dos pedidos estavam localizados em apenas 15% dos municípios brasileiros, o que sublinha a heterogeneidade espacial da demanda no país. A variável “pedidos_per_capita” apresentou uma distribuição com elevada assimetria à direita, com uma média de 0,00049 e um desvio padrão de 0,00123, indicando a predominância de municípios com baixa densidade de pedidos e a existência de poucos centros de alta demanda. Essa característica dos dados exigiu um tratamento específico para garantir a eficácia das etapas subsequentes de modelagem.

Para mitigar o impacto de valores extremos e normalizar a escala dos dados, aplicou-se uma transformação logarítmica à variável “pedidos_per_capita”. Essa abordagem foi fundamental para estabilizar a variância, permitindo que o algoritmo K-means identificasse padrões de agrupamento baseados em ordens de magnitude, e não apenas em valores absolutos. Tal procedimento preveniu a distorção dos clusters por municípios com demanda excepcionalmente alta, conforme recomendado por Ahmed et al. (2022) para dados de contagem. A normalização dos dados é um passo crítico para a robustez de algoritmos de clusterização em cenários de grande variabilidade.

A Clusterização da Demanda

A aplicação da técnica de aprendizagem não supervisionada K-means foi crucial para identificar regiões com características logísticas semelhantes, segmentando a demanda de forma estratégica. O algoritmo K-means, reconhecido por sua eficiência computacional e robustez com grandes volumes de dados espaciais (Sinaga e Yang, 2020), agrupou municípios com padrões de consumo e densidade populacional similares. Essa segmentação permitiu tratar cada agrupamento como uma unidade estratégica de planejamento, simplificando a decisão sobre a localização de infraestruturas logísticas, um benefício destacado por Ahmed et al. (2022).

O número ideal de agrupamentos (k) foi determinado utilizando o Método do Cotovelo (Elbow Method). A análise da variação da Soma dos Erros Quadráticos (SSE) dentro dos clusters para diferentes valores de k indicou um ponto de inflexão em k=6. Neste ponto, a redução da variância intra-cluster deixou de ser significativa, sugerindo que os ganhos adicionais de segmentação se tornariam marginais. A escolha de seis clusters otimizou a representação da diversidade da demanda, equilibrando a granularidade da análise com a interpretabilidade dos resultados.

Os seis clusters de demanda identificados apresentaram perfis regionais distintos, refletindo a heterogeneidade logística do Brasil. O Cluster 0 foi caracterizado por demanda difusa no interior, com exemplos como Ribeirão Preto (SP) e Uberlândia (MG). O Cluster 1 englobou a demanda litorânea e capitais do Nordeste, incluindo Salvador (BA), Fortaleza (CE) e Recife (PE). O Cluster 2 representou a demanda intermediária do Sul, com Curitiba (PR) e Porto Alegre (RS). O Cluster 3 abrangeu a demanda do Centro-Oeste, com Goiânia (GO) e Brasília (DF).

O Cluster 4 destacou-se pela alta densidade e propensão de compra, concentrando grandes centros urbanos como São Paulo (SP), Rio de Janeiro (RJ) e Belo Horizonte (MG), que representam polos de consumo intensivo. Por fim, o Cluster 5 foi composto por regiões de baixa densidade e demanda isolada, como Manaus (AM) e Belém (PA), que, apesar da menor densidade, são estrategicamente importantes devido à sua localização geográfica e desafios logísticos específicos. Essa categorização forneceu uma base sólida para a etapa de otimização, permitindo uma alocação mais eficiente dos recursos.

Otimização da Localização dos Centros de Distribuição

A etapa de otimização empregou o Algoritmo Genético (AG) para localizar as p-Medianas da rede, buscando minimizar a função fitness, que representa o custo logístico total. A convergência do modelo foi estável a partir da geração 120, indicando que o AG encontrou soluções eficientes. A robustez dessa meta-heurística reside em sua capacidade de explorar um vasto espaço de busca por meio de cruzamentos e mutações aleatórias, mantendo a diversidade da população e evitando a convergência prematura para ótimos locais (Katoch et al., 2021). Essa característica é crucial para resolver problemas de otimização combinatória de larga escala, como a malha logística brasileira.

Os cenários simulados para a rede de Centros de Distribuição (CDs) demonstraram o impacto do número de instalações nos custos e na cobertura do nível de serviço (SLA). Um cenário com um único CD em São Paulo resultou em um custo variável de transporte de R$1.000.000 e uma cobertura de 45% da demanda dentro do SLA. Ao expandir para dois CDs, localizados em São Paulo e Salvador, o custo variável foi reduzido para R$780.000, representando uma diminuição de 22% em relação ao baseline de CD único, e a cobertura do SLA aumentou para 70%.

A expansão para três CDs, incluindo São Paulo, Salvador e Manaus, resultou em um custo variável de R$690.000, uma redução de 31% em comparação com o cenário de CD único, e uma cobertura de 82% da demanda dentro do SLA de dois dias. Com quatro CDs (São Paulo, Salvador, Manaus, Goiânia), a redução no custo variável atingiu 37%, com cobertura de 88%. Finalmente, cinco CDs (São Paulo, Salvador, Manaus, Goiânia, Curitiba) proporcionaram uma redução de 41% no custo variável e 91% de cobertura do SLA. Esses resultados quantitativos evidenciam que a descentralização estratégica é fundamental para a competitividade.

Observou-se um trade-off de rendimentos decrescentes após o quarto CD, sugerindo que, para pequenas e médias empresas (PMEs), uma rede de três a quatro unidades representa o ponto de equilíbrio ótimo entre a redução do lead time e a sustentabilidade dos custos fixos. Essa constatação corrobora a literatura que enfatiza a importância de equilibrar eficiência e responsividade na rede logística (Chopra, 2021). A alocação de demanda para o cenário com três CDs, considerado ideal para muitas PMEs, ilustra essa distribuição estratégica.

No cenário com três Centros de Distribuição, o CD de São Paulo atendeu a 1.892 municípios, cobrindo 52% da demanda com um tempo médio de entrega de 1,3 dias. O CD de Salvador atendeu a 2.145 municípios, cobrindo 28% da demanda com um tempo médio de 1,8 dias. Por sua vez, o CD de Manaus atendeu a 1.533 municípios, cobrindo 20% da demanda com um tempo médio de 2,1 dias. Essa distribuição demonstra como a localização estratégica dos CDs otimiza a cobertura e o tempo de entrega, aproximando os estoques dos centros de consumo e reduzindo as distâncias médias de transporte.

Análise de Sensibilidade e Implicações Práticas

A robustez do modelo foi testada por meio de análises de sensibilidade frente a instabilidades nos custos e na demanda. Mesmo com um incremento de 30% no custo de combustível, a cobertura do SLA para o cenário de três CDs caiu apenas três pontos percentuais, para 79%, demonstrando uma alta resiliência operacional do modelo. Uma redução de 20% no custo de combustível resultou em uma melhoria de dois pontos percentuais na cobertura do SLA, enquanto um pico de demanda na região Norte/Nordeste levou a uma queda de quatro pontos percentuais na cobertura.

Esses achados indicam que o posicionamento dos Centros de Distribuição em nós de alta conectividade blinda a operação contra flutuações de custos. A descentralização para regiões como o Nordeste e o Norte, embora possa aumentar os custos de transporte por quilômetro, reduz drasticamente o tempo total de entrega, superando largamente os benchmarks de mercado de três a cinco dias para essas regiões (Ivanov, 2024). O planejamento orientado por dados (data-driven) mostra-se, portanto, superior a modelos estáticos na mitigação de complexidades geográficas (Mishara et al., 2021).

Os resultados obtidos confirmam que a introdução de múltiplos centros de distribuição proporciona uma redução significativa nos custos logísticos, ao mesmo tempo em que eleva a cobertura de serviço para patamares competitivos de 82%. Essa descoberta corrobora estudos anteriores sobre otimização de redes logísticas, que demonstram como a descentralização da infraestrutura reduz as distâncias médias de transporte e aprimora o serviço ao cliente final (Chopra, 2021). Adicionalmente, as descobertas validam estudos recentes em logística baseada em dados, que apontam a descentralização com modelos de otimização como um meio eficaz para reduzir a complexidade geográfica e a instabilidade operacional em e-commerces de alto desempenho (Ivanov, 2024; Mishra et al., 2021).

A integração da clusterização por K-means e da otimização via Algoritmo Genético cumpriu o objetivo primordial de oferecer uma metodologia estruturada para a localização de centros de distribuição. A análise identificou uma concentração de 42% da demanda em apenas 15% dos municípios das regiões Sul e Sudeste, validando a necessidade de uma regionalização logística. O modelo foi capaz de sugerir coordenadas otimizadas que minimizam a distância ponderada pela demanda proxy, provando que é possível fundamentar o planejamento operacional de PMEs sem a dependência exclusiva de dados históricos proprietários altamente granulares.

Como modelo de apoio à decisão, a proposta oferece o benefício da escalabilidade e do baixo custo de implementação, ancorando-se em fontes de dados públicas e APIs acessíveis. Essa abordagem permite que gestores realizem simulações de cenários, variando o número de centros de distribuição ou ajustando os pesos de demanda, para visualizar o impacto geográfico na rede de forma visual e quantitativa. Isso democratiza o acesso a ferramentas de inteligência logística que, anteriormente, eram restritas a grandes corporações com departamentos de ciência de dados consolidados, validando a hipótese de pesquisa.

Contudo, o modelo apresenta limitações inerentes à natureza dos dados utilizados. O uso de proxies de demanda, como o Google Trends e amostras de marketplaces, captura a intenção de compra e o comportamento histórico de uma fatia do mercado, mas pode não refletir com exatidão a sazonalidade específica de nichos de produtos. A análise também se concentra em reduzir distâncias e tempos de deslocamento, não incluindo variáveis financeiras e tributárias complexas, como benefícios fiscais estaduais (ICMS), custos de aluguel de galpões ou restrições de capacidade das instalações. Essas variáveis devem ser integradas em etapas futuras do projeto logístico.

Em síntese, os resultados demonstraram que a integração de aprendizado de máquina não supervisionado e meta-heurísticas, utilizando exclusivamente dados públicos, é uma abordagem viável e eficaz para otimizar a localização de Centros de Distribuição para PMEs no Brasil. O modelo proposto permitiu identificar padrões de demanda, agrupar regiões logisticamente homogêneas e selecionar localizações estratégicas que minimizam custos logísticos e melhoram a cobertura de serviço, respondendo diretamente ao objetivo de democratizar o planejamento logístico de alto nível.

4. Conclusão

O estudo buscou desenvolver um modelo analítico replicável, fundamentado exclusivamente em dados públicos, para otimizar a localização de centros de distribuição de pequenas e médias empresas (PMEs) no Brasil. Verificou-se que a integração de aprendizado de máquina não supervisionado (K-means) e meta-heurística (Algoritmo Genético) permitiu a identificação de seis clusters de demanda com padrões regionais distintos, evidenciando uma concentração de 42% da demanda na região metropolitana do Sudeste. Os resultados demonstraram que a descentralização estratégica da rede logística é crucial para a eficiência operacional; um cenário com dois centros de distribuição, localizados em São Paulo e Salvador, proporcionou uma redução de 22% no custo variável de transporte e uma cobertura de 70% da demanda dentro do prazo de entrega de dois dias. A expansão para três unidades, incluindo Manaus, elevou a cobertura para 82% com uma redução de 31% nos custos variáveis. A análise de sensibilidade confirmou a robustez do modelo, com variações mínimas na cobertura do nível de serviço mesmo sob cenários de instabilidade de custos e demanda. A principal contribuição reside na oferta de uma metodologia acessível e de baixo custo, que democratiza o acesso a ferramentas de inteligência logística de alto nível para PMEs, validando a hipótese de que é possível identificar localizações estratégicas sem depender de dados históricos proprietários.

Contudo, o modelo apresenta limitações inerentes à natureza dos dados utilizados, como o emprego de proxies de demanda que podem não capturar a sazonalidade específica de nichos de produtos. A análise concentrou-se na minimização de distâncias e tempos de deslocamento, sem incorporar variáveis financeiras e tributárias complexas, como benefícios fiscais estaduais, custos de aluguel de galpões ou restrições de capacidade das instalações. Para estudos futuros, sugere-se a incorporação desses custos fixos de instalação, evoluindo a modelagem para o Problema de Localização de Facilidades Capacitado. Recomenda-se, ainda, a realização de testes comparativos com outros algoritmos bio-inspirados, a exemplo da Otimização por Enxame de Partículas, visando refinar a precisão das soluções em cenários de elevada complexidade combinatória.

Referências Bibliográficas

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

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10 de novembro de 2026

Behaviour Insights: A comercialização de dados para tomada de decisões estratégicas no setor de tecnologia

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.

10 de novembro de 2026

Controles de segurança da informação baseados na ISO/IEC 27002:2022 em empresas no Brasil

A segurança da informação representa um requisito fundamental para empresas e entidades governamentais, especialmente diante da crescente digitalização e dos riscos associados à proteção de dados e integridade de sistemas. O objetivo foi analisar 25 controles da norma ISO/IEC 27002:2022, distribuídos em 15 organizacionais, 5 tecnológicos, 3 de pessoas e 2 físicos, em organizações no Brasil. Para isso, realizou-se uma pesquisa exploratória de abordagem quantitativa, que aplicou um questionário estruturado com 30 perguntas a 66 profissionais de segurança da informação. Os dados foram coletados virtualmente entre fevereiro e março de 2026 e analisados por meio de gráficos e tabelas. Os resultados indicaram que as organizações priorizaram controles como restrição de acesso físico, proteção contra malware e remoção de acessos após desligamento. Em contrapartida, controles relacionados à auditoria em segurança da informação, continuidade dos negócios e aprendizado organizacional foram os menos utilizados. A análise revelou que, embora a priorização de controles operacionais gere resultados imediatos, ela compromete o amadurecimento da segurança da informação. Concluiu-se que a implementação consistente de controles estruturantes é crucial para fortalecer a resiliência corporativa e alinhar o sistema de segurança da informação às exigências de gestão e conformidade.

Palavras-chave: conformidade; controles organizacionais; governança; segurança da informação.

10 de novembro de 2026

Modelo de apoio ao processo de análise financeira de migração on-premises para cloud

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.

10 de novembro de 2026

Estruturação de perfis empresariais por indicadores financeiros e clusterização multivariada

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.

10 de novembro de 2026

Transparência em Saúde e Compliance: uma análise comparativa entre o Sunshine Act (EUA) e a Lei Estadual nº 22.440/2016 (MG)

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.

Inovação

05 de novembro de 2026

Um parque tecnológico não termina nos limites do seu terreno

Ao aproximar competências e acompanhar resultados, sua contribuição alcança também organizações que não estão fisicamente instaladas nele Um parque tecnológico é um lugar de encontros. Nele, uma empresa pode encontrar o conhecimento necessário para desenvolver uma solução, um pesquisador pode descobrir uma aplicação para seu trabalho e um empreendedor pode conhecer o parceiro que faltava […]

Economia

19 de outubro de 2026

Fim da escala 6×1: o que os números permitem concluir?

Após promulgação do fim da escala 6×1, debate sobre a jornada menor passa à implementação e exige distinguir benefícios sociais de custos econômicos O fim da escala 6×1 passou da discussão legislativa para uma mudança constitucional no Brasil. Em 16 de outubro de 2026, o Congresso Nacional promulgou a emenda constitucional nº 141/2026, originada da Proposta […]

Inteligência Artificial

16 de outubro de 2026

Por que estudar se existe IA?

Quando respostas se tornam fáceis, aprender passa a significar mais do que chegar até elas Por que eu preciso aprender isso se posso perguntar para uma inteligência artificial? Esse tipo de pergunta acompanha a educação há décadas. Por que aprender uma operação se existe calculadora? Por que memorizar uma informação se ela pode ser encontrada […]

Gestão Tributária

15 de outubro de 2026

Pink tax e o gênero do preço

Como os diferentes tratamentos mercadológicos a homens e mulheres são incorporados pela tributação do consumo Imagine uma prateleira na qual duas lâminas de barbear da mesma marca e destinadas à mesma finalidade estão expostas lado a lado: uma tem embalagem escura e promete força, precisão e eficiência; a outra vem em tons de rosa ou […]

Saúde

13 de outubro de 2026

O elo perdido da transformação da saúde

Por que inovar não basta para provocar mudanças nas organizações e nos sistemas de saúde A transformação digital consolidou-se como prioridade estratégica para os sistemas de saúde em todo o mundo. Prontuários eletrônicos, inteligência artificial, telemedicina, monitoramento remoto e análise de dados passaram a integrar a agenda estratégica de governos e organizações de saúde. Paradoxalmente, […]

Marketing

09 de outubro de 2026

Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]