Modelo de apoio à decisão para avaliar dados governamentais abertos do setor elétrico

Abstract

Tomar decisões assertivas e eficientes, frente à escassez dos recursos públicos, considerando todas as potenciais soluções, tornou-se um dos problemas mais comuns para gestores responsáveis por dados abertos governamentais. Ecossistemas de dados abertos estão adotando diretrizes com foco em energia elétrica, tendo em vista a crescente conscientização sobre crise hídrica, mudanças climáticas, recursos renováveis e iniciativas para aumentar a eficiência energética1 . Além disso, a subjetividade e imprecisão no processo de abertura de dados desse setor pode tornar essa tarefa ainda mais complexa, principalmente quando não se possuem medidas específicas para subsidiar a tomada de decisão. Assim, este estudo propõe simplificar esse processo, combinando dois métodos multicritério em um modelo capaz de avaliar e priorizar, à luz dos critérios de riscos do contexto Open Government Data, dados do setor elétrico, apresentando os resultados via dashboards online interativos desenvolvido em R Shiny. A metodologia combina os métodos AHP e TOPSIS-2N, criando um ranking dos datasets conforme o seu nível de abertura. O método AHP foi utilizado para avaliar a importância dos critérios definidos, considerando os aspectos de consistência da matriz de decisão. Passo seguinte foi aplicar o método TOPSIS-2N para ordenação desses datasets. O modelo proposto é útil não apenas para gestores responsáveis por decisões que envolvam aporte de recursos para aprimorar os datasets já disponibilizados, mas também para priorizar tópicos mais relevantes para a abertura de dados. Os resultados apresentam o desempenho de cada conjunto de dados, exibindo aqueles que devem ser aprimorados em relação aos respectivos critérios de risco e aos temas priorizados, a fim de tornar mais ágil e assertiva a tomada de decisão no gerenciamento dessas bases. Bases afetas ao planejamento (BD46 e BD45) e à tarifa do setor elétrico (BD47) se destacaram quanto ao seu nível de abertura, inferindo um potencial valor agregado relacionado aos benefícios do uso desses dados.