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Os 12 principais casos de uso de ciência de dados no governo

Introdução

A análise de big data foi aplicada a diferentes esferas da vida humana. Um dos melhores recursos da análise de dados é sua adaptabilidade e amplo espectro de aplicativos. Percorremos toda a série de artigos sobre aplicação de ciência de dados em várias esferas que estão comprovando essa afirmação. Vamos considerar os casos de uso da ciência de dados para a atividade do governo.

Sob condições de rápido desenvolvimento de tecnologias e sociedades, os governos precisam resolver tarefas complexas e gerenciar vários procedimentos simultaneamente. Os governos enfrentam a necessidade de plataformas inteligentes capazes de coletar, limpar, filtrar e analisar grandes quantidades de dados. Governos locais, agências federais e departamentos usam ferramentas orientadas a dados para otimizar seu trabalho e melhorar os assuntos de segurança, setor público, direito, defesa, etc.

Vamos examinar mais de perto e esclarecer como os governos usam a ciência de dados e quais benefícios ela pode trazer.

Detecção de fraude

Todos os anos, transações fraudulentas causam perdas financeiras significativas para os governos. A fraude se tornou uma coisa comum. Esse fato pode parecer marcante para você, mas vamos dar uma olhada. Todas as operações que são mais ou menos relacionadas ao dinheiro apresentam interesse para possíveis fraudadores.

A principal característica da fraude no nível governamental é que as consequências, em certa medida, afetarão cada cidadão.

Para mitigar os riscos de fraude e ameaças subsequentes, os governos aplicam soluções de dados inteligentes e análise de dados.

Evasão fiscal

A sonegação de impostos pressupõe as ações tomadas pelos indivíduos ou empresas para deturpar os negócios reais com as autoridades fiscais. Desonestidade nos relatórios fiscais, como declarar menos renda, ajuda a reduzir a responsabilidade tributária. Em outras palavras, pessoas ou empresas mostram menos dinheiro com o objetivo de pagar menos dinheiro ao Estado. Imagine a quantidade de dados que devem ser processados ​​e analisados ​​para encontrar um evasor. Isso está realmente além da competência humana.

Felizmente, plataformas e soluções analíticas modernas são capazes de detectar sonegação de impostos. Os algoritmos analíticos usados ​​para esse fim baseiam-se não apenas nos dados financeiros, mas também nas informações de mídia social. Os algoritmos analisam cuidadosamente os dados e combinam os padrões dos gastadores com os rendimentos declarados. Assim, aqueles que gastam muito mais do que gastam são facilmente detectados.

Empresas não registradas

O grupo de firmas canceladas de registro abrange as empresas que não estão mais registradas no registro, desistiram de negociar e não estão sujeitas a obrigações legais e tributação. No entanto, essas empresas podem ser facilmente trazidas de volta à vida em caso de necessidade.

Esse fato fornece um vasto campo para atividades fraudulentas. Muitas vezes, as empresas não estão mais no registro, mas continuam sua operação e, finalmente, obtêm renda.

Algoritmos analíticos e soluções baseadas em IA estão ajudando os governos a esse respeito. Os algoritmos rastreiam a atividade mesmo para as empresas que parecem inativas e alarmadas em caso de ações suspeitas tomadas. Os algoritmos detectam a aparência do nome da empresa ou outras informações entre os dados financeiros. A divulgação das firmas canceladas de registro ajuda o estado a minimizar e até impedir a evasão ilegal do pagamento de impostos.

Defesa

Questões de defesa são cruciais para todos os estados do mundo. Todos os anos, governos de todo o mundo gastam bilhões de dólares em defesa.

Uma parte significativa desse dinheiro é gasta na introdução de big data, algoritmos de aprendizado de máquina e soluções baseadas em IA para melhorar o desempenho de vários departamentos e instituições militares. Fortalecidas pelas soluções de dados inteligentes, essas instituições podem melhorar o processo de tomada de decisão e reduzir o tempo gasto na solução de um assunto específico.

No campo da defesa, a importância do big data é enorme. Com a introdução da análise em tempo real, os estados tiveram a oportunidade de assistir, rastrear e monitorar as fronteiras, criar vários fluxos de vídeo a partir de vários objetos estrategicamente importantes e observar os espaços aéreo e marinho. As soluções inteligentes são mais atentas, precisas e confiáveis ​​em seus resultados de monitoramento. A análise preditiva parece ser um fator de mudança de jogo na logística de defesa e na prevenção de possíveis ameaças. Os algoritmos criam cenários possíveis calculando possíveis ameaças ou danos.

Atividade terrorista

Nas últimas décadas, fomos testemunhas de vários incidentes terroristas em todo o mundo. Essas questões precisam ser tomadas medidas severas, pois a segurança e o bem-estar das pessoas estão ameaçados.

O terrorismo se tornou um tipo de negócio para alguns grupos de pessoas. As organizações terroristas até recrutam jovens através de plataformas de mídia social.

A análise de big data, algoritmos de aprendizado de máquina e mineração de texto são amplamente aplicados para detectar essa atividade. Grandes quantidades de dados sobre o potencial comportamento terrorista são coletadas e cuidadosamente processadas. Esses dados incluem conversas incomuns, textos, interação e contatos, compras ou movimentos em locais potencialmente perigosos etc. As agências de segurança estão trabalhando na detecção em tempo real de padrões de dados e vinculando esses padrões aos sistemas. Essas soluções de dados inteligentes examinam todos os dados disponíveis e relatórios de formulário sobre indivíduos ou grupos possivelmente perigosos, levando em consideração os dados referentes a casos anteriores de extremismo, crime ou terrorismo.

Sensibilização para o crime nas ruas

O uso de invenções e bancos de dados modernos pelas autoridades estaduais mudou toda a imagem do mundo do crime. Impressões digitais, amostras de DNA e análises balísticas abriram novas oportunidades para quem investiga crimes e se esforça para impedir que eles aconteçam.

Os departamentos de polícia de todo o mundo utilizam big data para prever o mapeamento de crimes. Esses sistemas usam dados anteriores sobre tipo de crime, localização, data e hora para criar os pontos críticos. Os mapas com os pontos ativos provam ser muito mais eficientes do que pura adivinhação.

Além disso, os sistemas de cidades inteligentes permitem o monitoramento de vários locais sob condições de transmissão em tempo real. Câmeras e detectores de movimentos altamente sensíveis detectam ações suspeitas e enviam alarmes à polícia.

Ataques cibernéticos

No mundo das tecnologias digitais, a cibersegurança se tornou uma questão do nível governamental. Coletamos e analisamos a grande quantidade de dados para revelar suas informações valiosas. Mas os resultados de nosso cuidadoso processamento e análise podem se tornar interessantes para alguém que deseja usá-lo para um objetivo específico. Além disso, essas pessoas planejam levar os dados ilegalmente por roubo ou ataque de hackers.

Imagine a quantidade e a importância dos dados possuídos pelas instituições governamentais. Caso esses dados se tornem disponíveis ao público ou, pelo menos, a indivíduos particulares, ou se os dados desaparecerem, as consequências podem ser perturbadoras. Portanto, análises de big data e ferramentas específicas de aprendizado de máquina são usadas para monitorar e examinar cuidadosamente todas as operações que envolvem dados valiosos para revelar tendências e padrões nessas ações. Os sistemas monitoram os usuários e dispositivos na rede e sinalizam indivíduos ou ações suspeitas. Ele permite que o estado tome medidas mais operacionais, confiáveis ​​e seguras para evitar ataques cibernéticos.

Vigilância mais inteligente

Câmeras de vigilância são usadas cada vez mais extensivamente. Essas câmeras já provaram sua eficiência em objetos menores. Agora eles estão caminhando para as ruas e cantos mais escuros e menores das cidades e vilas.

As câmeras de vigilância não estão apenas gravando os vídeos. Hoje, suas capacidades se ampliam. Por exemplo, agora eles podem reconhecer violência ou atividade criminosa e distinguir brigas ou abusos físicos de outras ações e movimentos depois que o sistema de reconhecimento inteligente envia a mensagem à polícia.

Além disso, algoritmos semelhantes são usados ​​para reconhecer quedas traumáticas ou outras lesões e podem informar sobre a emergência. Isso prova ser muito útil para idosos e pessoas que sofrem de doenças crônicas graves.

Segurança nacional

Como a interação de pessoas e dados se torna mais intensa a cada dia, a idéia de usar big data para o benefício da sociedade parece cada vez mais atraente. Os dados se tornam uma fonte mais confiável, apresentando grande valor para o estado. Assim, e se tornar uma questão de segurança nacional.

Sem dúvida, a análise de big data suporta a segurança nacional e traz oportunidades para diferentes áreas. Entre eles estão a detecção de anomalias, mineração de associação para divulgação dos padrões e interconexão entre os conjuntos de dados, classificação e agrupamento de dados. Além disso, pode ser usado para análise de links e divulgação de mensagens ocultas dos textos ou documentos. Assim, torna visível para as pessoas as informações, relações e padrões que as pessoas podem ignorar. Em combinação com julgamentos humanos, a análise de big data ajuda na tomada de decisões.

Aplicação da lei

A análise de big data pode fazer a diferença na aplicação da lei. As agências policiais podem obter resultados significativos no trabalho, tendo em mãos os enormes bancos de dados cheios de dados referentes a chapas de matrícula, identidades criminais, estatísticas criminais e acesso a plataformas de mídia social.

Com a ajuda de modernas ferramentas de análise, as agências policiais podem transformar os dados disponíveis em inteligência acionável. Assim, o fenômeno do policiamento preditivo aparece. Isso significa que a análise de big data permite impedir a ocorrência de crimes. Atualmente, o policiamento preditivo está em ascensão, apesar de todas as disputas e argumentos contra ele.

Saúde e Serviços Humanos

As agências estatais que trabalham com ou controlam serviços de saúde e humanos usam a análise de big data com a mesma eficiência que outras autoridades governamentais. Não analisar os dados disponíveis nessa área seria uma perda significativa.

A prestação de serviços de alta qualidade aos cidadãos é a tarefa prioritária do governo. Portanto, as atividades das agências de saúde e serviços humanos (HHS) são regulamentadas pelo estado. As agências de HHS trabalham duro para fornecer transparência em suas operações e satisfazer todas as necessidades de seus clientes. A aplicação da análise em tempo real capacita os funcionários a coletar, processar, analisar e visualizar dados e obter uma visão real dos serviços que prestam e do nível de satisfação de seus clientes. É muito mais fácil tirar conclusões e identificar os assuntos para melhorias adicionais, com base nos resultados de análises precisas.

Resposta de emergência

A capacidade de incorporar dados de várias fontes oferece uma vantagem significativa para governos e autoridades locais em condições de emergência. A análise em tempo real ajuda a tomar decisões imediatas em situações estressantes. O controle sobre vários canais de comunicação e o uso de ferramentas inteligentes que reconhecem possíveis ameaças e enviam alarmes permitem às autoridades locais avisar os cidadãos e aconselhá-los sobre ações adicionais.

Conclusão

Levando em consideração todas as instâncias mencionadas em nossos principais casos de uso de ciência de dados no governo, é bastante evidente que as vantagens são numerosas. Eles estão começando com a redução do tempo para resolver um único problema e terminando com a capacidade de evitar casos desastrosos. Tudo isso cai sob a competência da ciência de dados e seu uso inteligente. O leque de possibilidades é vasto.

O big data melhora o setor governamental. Os cidadãos comuns sentem resultados práticos dessas mudanças em suas vidas diárias e serviços prestados pelo Estado. Esperamos que ainda mais mudanças positivas ainda estejam por vir e tragam mudanças positivas para os estados em todo o mundo.

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