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 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.

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.

By bringing together skills and monitoring results, your contribution also reaches organizations that are not physically located in it. A technology park is a meeting place. In it, a company can find the knowledge needed to develop a solution, a researcher can discover an application for their work, and an entrepreneur can meet the missing partner […]

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When answers become easy, learning comes to mean more than just arriving at them. Why do I need to learn this if I can ask an artificial intelligence? This type of question has accompanied education for decades. Why learn an operation if a calculator exists? Why memorize information if it can be found […]

How different marketing treatments for men and women are incorporated by consumption taxation Imagine a shelf on which two razors of the same brand and intended for the same purpose are displayed side by side: one has dark packaging and promises strength, precision, and efficiency; the other comes in shades of pink or […]

Why is innovation not enough to drive changes in organizations and health systems Digital transformation has become a strategic priority for health systems worldwide. Electronic health records, artificial intelligence, telemedicine, remote monitoring, and data analysis are now part of the strategic agenda of governments and health organizations. Paradoxically, […]

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Why, for certain students, does school manage to offer so few experiences of achievement? The World Cup is over. Brazil left the competition, the school holidays came, the final was played and the football calendar moved on. It would be reasonable to imagine that, with the end of the tournament and the return to classes, […] would also begin

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