{"id":202765,"date":"2025-01-14T09:13:20","date_gmt":"2025-01-14T12:13:20","guid":{"rendered":"https:\/\/goias.gov.br\/ligo\/?page_id=202765"},"modified":"2025-06-03T09:55:37","modified_gmt":"2025-06-03T12:55:37","slug":"horus","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/goias.gov.br\/ligo\/horus\/","title":{"rendered":"H\u00f3rus"},"content":{"rendered":"\t\t
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O <\/span><\/span>PROJETO H\u00d3RUS<\/span><\/span> TEM COMO OBJETIVO O MONITORAMENTO INTELIGENTE DAS RODOVIAS GOIANAS<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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DATA<\/strong>
OUT 2019<\/span><\/p>

UNIDADES ENVOLVIDAS<\/b>
LIGO, Economia, AGR e SSP<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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DATA<\/strong><\/p>

OUT 2019<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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UNIDADES ENVOLVIDAS<\/b><\/p>

LIGO, Economia, AGR e SSP<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Projeto H\u00f3rus: Melhorando a <\/b>efic\u00e1cia<\/b> do Servi\u00e7o <\/b>P\u00fablico,<\/b> atrav\u00e9s dos Dados.<\/b><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Objetivos e Solu\u00e7\u00e3o <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tO Projeto H\u00f3rus tem como objetivo criar um sistema de monitoramento inteligente das rodovias estaduais de Goi\u00e1s, extraindo mais valor dos dados encontrados pelos radares. No passado, esses registros eram usados \u200b\u200bprincipalmente pela Goinfra em casos de infra\u00e7\u00e3o, mas o projeto revelou outras utilidades. Ele integra esses dados ao Big Data governamental, democratizando o acesso e compartilhando informa\u00e7\u00f5es entre \u00f3rg\u00e3os que precisam delas. O H\u00f3rus fomenta pol\u00edticas p\u00fablicas baseadas em dados, melhora a fiscaliza\u00e7\u00e3o, promove a seguran\u00e7a, prev\u00ea irregularidades e previne crimes como clonagem de ve\u00edculos.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t
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Passo a passo da implementa\u00e7\u00e3o <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tA implementa\u00e7\u00e3o do H\u00f3rus segue um processo estruturado: os dados s\u00e3o coletados de 866 radares, pelas operadoras, GOINFRA e Secretaria da Economia. Ap\u00f3s a coleta, os dados passam por um tratamento para eliminar duplica\u00e7\u00f5es e inconsist\u00eancias, sendo ent\u00e3o disponibilizados em um barramento de dados estruturado sobre Kafka. Isso permite que os \u00f3rg\u00e3os consultem os dados para criar aplica\u00e7\u00f5es, pain\u00e9is, an\u00e1lises de ci\u00eancia de dados e intelig\u00eancia artificial. Essa arquitetura de Big Data facilita a replica\u00e7\u00e3o em outros contextos, pois oferece flexibilidade para adapta\u00e7\u00e3o a diferentes sistemas e realidades, tornando o H\u00f3rus uma solu\u00e7\u00e3o escal\u00e1vel e adapt\u00e1vel \u00e0s necessidades governamentais.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t
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Tecnologias utilizadas <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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No projeto H\u00f3rus<\/strong>, utilizamos uma combina\u00e7\u00e3o de ferramentas para lidar com grandes volumes de dados e otimizar o processamento e monitoramento. Kafka<\/strong> foi utilizado como sistema de mensageria para permitir a ingest\u00e3o e transmiss\u00e3o de dados em tempo real, garantindo alta escalabilidade e confiabilidade na comunica\u00e7\u00e3o entre diferentes componentes. HBase<\/strong> foi a escolha para armazenar grandes volumes de dados em formato n\u00e3o-relacional, oferecendo alta performance e acessibilidade para dados distribu\u00eddos e de alta velocidade. Nifi<\/strong> foi usado para automa\u00e7\u00e3o e gerenciamento do fluxo de dados, garantindo que a transfer\u00eancia e transforma\u00e7\u00e3o de dados entre sistemas fosse eficiente e controlada.<\/p>

Para a an\u00e1lise e consulta dos dados, utilizamos Hive<\/strong> e Impala<\/strong>, que permitiram a execu\u00e7\u00e3o de consultas SQL em grandes volumes de dados armazenados no HDFS, com Impala<\/strong> oferecendo consultas em tempo real de maneira r\u00e1pida. Java (APIs)<\/strong> foi utilizado para a constru\u00e7\u00e3o de APIs e integra\u00e7\u00e3o dos sistemas, enquanto Python<\/strong> foi empregado em aplica\u00e7\u00f5es de Abordagem Inteligente<\/strong> e Fiscaliza\u00e7\u00e3o AGR<\/strong>, implementando modelos e solu\u00e7\u00f5es baseadas em aprendizado de m\u00e1quina para an\u00e1lise de dados complexos e automa\u00e7\u00e3o de processos. Por fim, Grafana<\/strong> foi respons\u00e1vel pelo monitoramento em tempo real, proporcionando visualiza\u00e7\u00f5es e alertas para garantir o bom funcionamento do sistema e facilitar a tomada de decis\u00f5es.<\/p>

Essas ferramentas, trabalhando juntas, possibilitaram a constru\u00e7\u00e3o de uma solu\u00e7\u00e3o robusta, eficiente e inteligente para o projeto H\u00f3rus<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Impacto Real: Os Resultados<\/strong> que Transformam a Gest\u00e3o P\u00fablica com Hor\u00fas<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Resultados obtidos <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDesde o in\u00edcio, o sistema H\u00f3rus j\u00e1 recebeu 2.071.419.850 registros, com uma m\u00e9dia di\u00e1ria de 2,5 milh\u00f5es de novos dados processados. Esses n\u00fameros demonstram sua capacidade de monitoramento em larga escala, sendo alimentados por 866 radares. Al\u00e9m disso, o sistema encaminhou 30 milh\u00f5es de registros de tr\u00e2nsitos para o projeto Info Tr\u00e2nsito, apoiando diretamente o combate \u00e0 sonega\u00e7\u00e3o fiscal. Durante a Opera\u00e7\u00e3o Safra 2023\/2024, foram recuperados mais de R$ 4,5 milh\u00f5es em cr\u00e9ditos tribut\u00e1rios, beneficiando \u00e1reas como infraestrutura e seguran\u00e7a p\u00fablica. O H\u00f3rus, portanto, n\u00e3o apenas monitora, mas tamb\u00e9m gera impacto positivo na gest\u00e3o p\u00fablica e na sociedade.\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t
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Benefici\u00e1rios e Entrega de Valor <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tOs benefici\u00e1rios do Projeto H\u00f3rus incluem \u00f3rg\u00e3os de fiscaliza\u00e7\u00e3o e seguran\u00e7a do Estado de Goi\u00e1s, como SSP, Economia e AGR. O projeto entrega valor \u00e0 sociedade goiana ao promover maior seguran\u00e7a nas rodovias, melhorar a fiscaliza\u00e7\u00e3o de ve\u00edculos de carga e passageiros, reduzir a criminalidade, como clonagem de ve\u00edculos e transporte ilegal, e aprimorar as pol\u00edticas de mobilidade e manuten\u00e7\u00e3o de rodovias. Al\u00e9m disso, o H\u00f3rus compartilha e democratiza o acesso aos dados, facilitando a tomada de decis\u00f5es governamentais.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t
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Equipe respons\u00e1vel <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Gabriel de Sousa Lopes<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Gestor Governamental de TI do Estado de Goi\u00e1s e L\u00edder em Intelig\u00eancia Artificial – LIGO<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Alaor Jos\u00e9 da Silva Junior<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Superintendente de Administra\u00e7\u00e3o de Dados e Intelig\u00eancia Anal\u00edtica – SGG e Gestor Governamental de TI do Estado de Goi\u00e1s<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Rodrigo Peres Franco Furtado<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Gestor Governamental de TI do Estado de Goi\u00e1s – LIGO<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\u00d3RG\u00c3OS IMPACTADOS<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\"SSP\"<\/figure><\/div>
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Depoimentos<\/strong> que Comprovam<\/strong> o Impacto do Hor\u00fas<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Trabalhar com a LIGO foi uma experi\u00eancia transformadora! Desde o in\u00edcio, me senti acolhida pela equipe, que se mostrou extremamente dedicada e pronta para entender cada detalhe do nosso projeto. A solu\u00e7\u00e3o entregue foi n\u00e3o apenas funcional, mas tamb\u00e9m inovadora... Ler tudo<\/a><\/p>

\"Mariana

Mariana Costa<\/p><\/div>

Gestora de RH<\/span> <\/p><\/div><\/div>

\"Voltar\"\"Avan\u00e7ar\"<\/div><\/div>

Desde o primeiro contato, o atendimento foi \u00e1gil e muito profissional. A equipe se mostrou atenciosa e compreensiva com nossas necessidades, propondo solu\u00e7\u00f5es que realmente atenderam nossas expectativas. O resultado final superou o que imagin\u00e1vamos, e j\u00e1 estamos colhendo os... Ler tudo<\/a><\/p>

\"Jorge

Jorge Silva<\/p><\/div>

Controladoria Geral do Estado<\/span> <\/p><\/div><\/div>

\"Voltar\"\"Avan\u00e7ar\"<\/div><\/div>

O LIGO desempenhou um papel crucial ao colocar a Controladoria na vanguarda da inova\u00e7\u00e3o, especialmente no desenvolvimento da primeira intelig\u00eancia artificial da Ouvidoria no Brasil... Ler tudo Ler tudo<\/a><\/p>

\"Bruno

Bruno Rolim<\/p><\/div>

Administrador Adjunto<\/span> <\/p><\/div><\/div>

\"Voltar\"\"Avan\u00e7ar\"<\/div><\/div><\/div><\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

O PROJETO H\u00d3RUS TEM COMO OBJETIVO O MONITORAMENTO INTELIGENTE DAS RODOVIAS GOIANAS DATAOUT 2019 UNIDADES ENVOLVIDASLIGO, Economia, AGR e SSP DATA OUT 2019 UNIDADES ENVOLVIDAS LIGO, Economia, AGR e SSP Projeto H\u00f3rus: Melhorando a efic\u00e1cia do Servi\u00e7o P\u00fablico, atrav\u00e9s dos Dados. Objetivos e Solu\u00e7\u00e3o O Projeto H\u00f3rus tem como objetivo criar um sistema de monitoramento inteligente das rodovias estaduais de Goi\u00e1s, extraindo mais valor dos dados encontrados pelos radares. No passado, esses registros eram usados \u200b\u200bprincipalmente pela Goinfra em casos de infra\u00e7\u00e3o, mas o projeto revelou outras utilidades. Ele integra esses dados ao Big Data governamental, democratizando o acesso e compartilhando informa\u00e7\u00f5es entre \u00f3rg\u00e3os que precisam delas. O H\u00f3rus fomenta pol\u00edticas p\u00fablicas baseadas em dados, melhora a fiscaliza\u00e7\u00e3o, promove a seguran\u00e7a, prev\u00ea irregularidades e previne crimes como clonagem de ve\u00edculos. Passo a passo da implementa\u00e7\u00e3o A implementa\u00e7\u00e3o do H\u00f3rus segue um processo estruturado: os dados s\u00e3o coletados de 866 radares, pelas operadoras, GOINFRA e Secretaria da Economia. Ap\u00f3s a coleta, os dados passam por um tratamento para eliminar duplica\u00e7\u00f5es e inconsist\u00eancias, sendo ent\u00e3o disponibilizados em um barramento de dados estruturado sobre Kafka. Isso permite que os \u00f3rg\u00e3os consultem os dados para criar aplica\u00e7\u00f5es, pain\u00e9is, an\u00e1lises de ci\u00eancia de dados e intelig\u00eancia artificial. Essa arquitetura de Big Data facilita a replica\u00e7\u00e3o em outros contextos, pois oferece flexibilidade para adapta\u00e7\u00e3o a diferentes sistemas e realidades, tornando o H\u00f3rus uma solu\u00e7\u00e3o escal\u00e1vel e adapt\u00e1vel \u00e0s necessidades governamentais. Tecnologias utilizadas No projeto H\u00f3rus, utilizamos uma combina\u00e7\u00e3o de ferramentas para lidar com grandes volumes de dados e otimizar o processamento e monitoramento. Kafka foi utilizado como sistema de mensageria para permitir a ingest\u00e3o e transmiss\u00e3o de dados em tempo real, garantindo alta escalabilidade e confiabilidade na comunica\u00e7\u00e3o entre diferentes componentes. HBase foi a escolha para armazenar grandes volumes de dados em formato n\u00e3o-relacional, oferecendo alta performance e acessibilidade para dados distribu\u00eddos e de alta velocidade. Nifi foi usado para automa\u00e7\u00e3o e gerenciamento do fluxo de dados, garantindo que a transfer\u00eancia e transforma\u00e7\u00e3o de dados entre sistemas fosse eficiente e controlada. Para a an\u00e1lise e consulta dos dados, utilizamos Hive e Impala, que permitiram a execu\u00e7\u00e3o de consultas SQL em grandes volumes de dados armazenados no HDFS, com Impala oferecendo consultas em tempo real de maneira r\u00e1pida. Java (APIs) foi utilizado para a constru\u00e7\u00e3o de APIs e integra\u00e7\u00e3o dos sistemas, enquanto Python foi empregado em aplica\u00e7\u00f5es de Abordagem Inteligente e Fiscaliza\u00e7\u00e3o AGR, implementando modelos e solu\u00e7\u00f5es baseadas em aprendizado de m\u00e1quina para an\u00e1lise de dados complexos e automa\u00e7\u00e3o de processos. Por fim, Grafana foi respons\u00e1vel pelo monitoramento em tempo real, proporcionando visualiza\u00e7\u00f5es e alertas para garantir o bom funcionamento do sistema e facilitar a tomada de decis\u00f5es. Essas ferramentas, trabalhando juntas, possibilitaram a constru\u00e7\u00e3o de uma solu\u00e7\u00e3o robusta, eficiente e inteligente para o projeto H\u00f3rus. O Projeto H\u00f3rus tem como objetivo criar um sistema de monitoramento inteligente das rodovias estaduais de Goi\u00e1s, extraindo mais valor dos dados encontrados pelos radares. No passado, esses registros eram usados \u200b\u200bprincipalmente pela Goinfra em casos de infra\u00e7\u00e3o, mas o projeto revelou outras utilidades. Ele integra esses dados ao Big Data governamental, democratizando o acesso e compartilhando informa\u00e7\u00f5es entre \u00f3rg\u00e3os que precisam delas. O H\u00f3rus fomenta pol\u00edticas p\u00fablicas baseadas em dados, melhora a fiscaliza\u00e7\u00e3o, promove a seguran\u00e7a, prev\u00ea irregularidades e previne crimes como clonagem de ve\u00edculos.A implementa\u00e7\u00e3o do H\u00f3rus segue um processo estruturado: os dados s\u00e3o coletados de 866 radares, pelas operadoras, GOINFRA e Secretaria da Economia. Ap\u00f3s a coleta, os dados passam por um tratamento para eliminar duplica\u00e7\u00f5es e inconsist\u00eancias, sendo ent\u00e3o disponibilizados em um barramento de dados estruturado sobre Kafka. Isso permite que os \u00f3rg\u00e3os consultem os dados para criar aplica\u00e7\u00f5es, pain\u00e9is, an\u00e1lises de ci\u00eancia de dados e intelig\u00eancia artificial. Essa arquitetura de Big Data facilita a replica\u00e7\u00e3o em outros contextos, pois oferece flexibilidade para adapta\u00e7\u00e3o a diferentes sistemas e realidades, tornando o H\u00f3rus uma solu\u00e7\u00e3o escal\u00e1vel e adapt\u00e1vel \u00e0s necessidades governamentais. No projeto H\u00f3rus, utilizamos uma combina\u00e7\u00e3o de ferramentas para lidar com grandes volumes de dados e otimizar o processamento e monitoramento. Kafka foi utilizado como sistema de mensageria para permitir a ingest\u00e3o e transmiss\u00e3o de dados em tempo real, garantindo alta escalabilidade e confiabilidade na comunica\u00e7\u00e3o entre diferentes componentes. HBase foi a escolha para armazenar grandes volumes de dados em formato n\u00e3o-relacional, oferecendo alta performance e acessibilidade para dados distribu\u00eddos e de alta velocidade. Nifi foi usado para automa\u00e7\u00e3o e gerenciamento do fluxo de dados, garantindo que a transfer\u00eancia e transforma\u00e7\u00e3o de dados entre sistemas fosse eficiente e controlada. Para a an\u00e1lise e consulta dos dados, utilizamos Hive e Impala, que permitiram a execu\u00e7\u00e3o de consultas SQL em grandes volumes de dados armazenados no HDFS, com Impala oferecendo consultas em tempo real de maneira r\u00e1pida. Java (APIs) foi utilizado para a constru\u00e7\u00e3o de APIs e integra\u00e7\u00e3o dos sistemas, enquanto Python foi empregado em aplica\u00e7\u00f5es de Abordagem Inteligente e Fiscaliza\u00e7\u00e3o AGR, implementando modelos e solu\u00e7\u00f5es baseadas em aprendizado de m\u00e1quina para an\u00e1lise de dados complexos e automa\u00e7\u00e3o de processos. Por fim, Grafana foi respons\u00e1vel pelo monitoramento em tempo real, proporcionando visualiza\u00e7\u00f5es e alertas para garantir o bom funcionamento do sistema e facilitar a tomada de decis\u00f5es. Essas ferramentas, trabalhando juntas, possibilitaram a constru\u00e7\u00e3o de uma solu\u00e7\u00e3o robusta, eficiente e inteligente para o projeto H\u00f3rus. Impacto Real: Os Resultados que Transformam a Gest\u00e3o P\u00fablica com Hor\u00fas Resultados obtidos Desde o in\u00edcio, o sistema H\u00f3rus j\u00e1 recebeu 2.071.419.850 registros, com uma m\u00e9dia di\u00e1ria de 2,5 milh\u00f5es de novos dados processados. Esses n\u00fameros demonstram sua capacidade de monitoramento em larga escala, sendo alimentados por 866 radares. Al\u00e9m disso, o sistema encaminhou 30 milh\u00f5es de registros de tr\u00e2nsitos para o projeto Info Tr\u00e2nsito, apoiando diretamente o combate \u00e0 sonega\u00e7\u00e3o fiscal. Durante a Opera\u00e7\u00e3o Safra 2023\/2024, foram recuperados mais de R$ 4,5 milh\u00f5es em cr\u00e9ditos tribut\u00e1rios, beneficiando \u00e1reas como infraestrutura e seguran\u00e7a p\u00fablica. O H\u00f3rus, portanto, n\u00e3o apenas monitora, mas tamb\u00e9m gera impacto positivo na gest\u00e3o p\u00fablica e na sociedade. Benefici\u00e1rios e Entrega de Valor Os benefici\u00e1rios do Projeto H\u00f3rus incluem \u00f3rg\u00e3os de fiscaliza\u00e7\u00e3o e seguran\u00e7a do Estado de Goi\u00e1s, como SSP,<\/p>\n","protected":false},"author":713,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"elementor_header_footer","meta":{"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"class_list":["post-202765","page","type-page","status-publish","hentry"],"rttpg_featured_image_url":null,"rttpg_author":{"display_name":"C\u00e9sar Augusto","author_link":"https:\/\/goias.gov.br\/ligo\/author\/cesarpacheco\/"},"rttpg_comment":0,"rttpg_category":"","rttpg_excerpt":"O PROJETO H\u00d3RUS TEM COMO OBJETIVO O MONITORAMENTO INTELIGENTE DAS RODOVIAS GOIANAS DATAOUT 2019 UNIDADES ENVOLVIDASLIGO, Economia, AGR e SSP DATA OUT 2019 UNIDADES ENVOLVIDAS LIGO, Economia, AGR e SSP Projeto H\u00f3rus: Melhorando a efic\u00e1cia do Servi\u00e7o P\u00fablico, atrav\u00e9s dos Dados. 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