Trabalho da disciplina Ciclo de Vida e Introdução à Linguagem R

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UNIVERSIDADE ESTÁCIO DE SÁ

PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DE DADOS E BIG DATA ANALYTICS

Fichamento de Estudo de Caso

Trabalho da disciplina Ciclo de Vida e Introdução à Linguagem R,

                               Tutor: Prof. Edgar Augusto Gonçalves Gurgel Do Amaral

Montes Claros/MG

2018

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Estudo de Caso:

Ciclo de Vida e Introdução à Linguagem R

Ministério da Justiça identifica ativos ilícitos com ajuda do IBM Watson Explorer

Referência: Ministério da Justiça identifica ativos ilícitos com ajuda do IBM Watson Explorer. Disponível em: < ftp://ftp.software.ibm.com/la/documents/imc/br/commons/Ministerio_da_Justica_CIO.pdf>.

Este estudo de caso refere-se à questão do Ministério da Justiça do Brasil utilizar Big Data com o objetivo de descobrir ativos ilícitos, em especial os relacionados à lavagem de dinheiro. A Rede Nacional de Laboratórios contra Lavagem de Dinheiro (REDE-LAB) explora uma grande quantidade de dados para identificar e congelar ativos ilícitos, auxiliando as autoridades na tomada de medidas legais contra os suspeitos de crime. O principal desafio encontrado nessa ação é identificar e investigar rendimentos ilícitos de maneira mais veloz do que a da atividade criminosa.

 O Laboratório de Tecnologia contra Lavagem de Dinheiro (LAB-LD), foi iniciado em 2007 pelo Ministério da Justiça do Brasil, por meio do Departamento de Recuperação de Ativos e Cooperação Jurídica Internacional da Secretaria Nacional de Justiça e tem função de colaborar em investigações complexas sobre corrupção e lavagem de dinheiro.

Devido ao sucesso, a iniciativa já conta com unidades similares em outros órgãos estaduais e federais desde 2009. Nos laboratórios, um grande volume de dados é investigado para descobrir e congelar ativos ilícitos, usando uma metodologia criada por especialistas e reproduzida em todas essas unidades. Segundo Paulo Abrão, titular da Secretaria Nacional de Justiça: "Foram investidos mais US$ 18 milhões, e hoje podemos dizer que toda grande operação que inclui a análise de grandes quantidades de dados passa pela estrutura desses laboratórios”. Ricardo Saadi, diretor do Departamento de Recuperação de Ativos, ainda afima “A REDE-LAB já identificou o equivalente a US$ 8,9 bilhões em ativos ilícitos, ajudando as autoridades a tomar medidas legais contra suspeitos de crime no Brasil”.

Para burlar o desafio de ser mais rápidos que os criminosos, foi necessário buscar soluções que diminuíssem o tempo de identificação dos rendimentos ilícitos. Conforme explica o coordenador da REDE-LAB, Roberto Zaina, “Cerca de 60% dos nossos dados são provenientes de fontes estruturadas — bancos de dados e planilhas, por exemplo — e os 40% restantes são gerados a partir de fontes não estruturadas, como Twitter, Facebook e e-mail”, ele ainda acrescenta “Os dados não estruturados apresentam uma série de difíceis desafios de análise — e esperamos ver uma maior proporção deles com o crescimento da popularidade das redes sociais.”.

A solução vencedora da licitação pública, que teve a participação de importantes fornecedores, para o problema em questão foi o IBM Watson Explorer, integrante do portfólio Watson Foundations, plataforma de Big Data & Analytics da IBM.

As investigações financeiras necessitam de importantíssimos dados, tais como: transferências de e-mails, registros telefônicos, informações de empresas, extratos e movimentações bancárias, informações disponíveis nas redes sociais. Com a utilização do Watson Explorer essas investigações podem ser realizadas com mais agilidade e mais facilmente. Essa ferramenta de Big Data assegura uma perspectiva consolidada sobre dados de diferentes fontes, assim como uma base para elaboração de aplicações abundantes em informações contextualmente fundamentais.

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