Desenvolvimento de solução de business intelligence para gestão de ativos em concessões rodoviárias: uma aplicação no contexto do SIGACO com Power BI

Abstract

Ativos rodoviários são os elementos que compõem a infraestrutura de uma rodovia, como pavimento, sinalização, dispositivos de segurança e obras de arte especiais. A gestão eficiente desses ativos é essencial para garantir a segurança, a durabilidade da malha viária e o cumprimento das exigências regulatórias. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma solução de Business Intelligence voltada à análise operacional de uma concessionária rodoviária, com foco no atendimento parcial à Fase 3 do Sistema de Gestão de Ativos Controlados pela ANTT (SIGACO). A ferramenta foi desenvolvida com base em dados reais disponibilizados pela concessionária por meio da plataforma Kartado, utilizando Power BI como ambiente de visualização e Amazon Athena como fonte de dados. A modelagem dimensional adotada, estruturada em esquema estrela, permitiu organizar os dados por sistemas de gerência e facilitar sua análise. Como resultado, obteve-se um painel analítico com capacidade de apoiar a gestão interna da empresa, promover maior transparência sobre os serviços executados e antecipar requisitos regulatórios. A solução encontra-se em uso e representa uma etapa significativa rumo à maturidade analítica exigida pelo SIGACO.

Roadway assets are the components that make up highway infrastructure, such as pavement, signage, safety devices, and special engineering structures. Efficient management of these assets is essential to ensure road safety, the durability of the infrastructure, and compliance with regulatory requirements. This work presents the development of a Business Intelligence solution aimed at the operational analysis of a highway concessionaire, with partial alignment to Phase 3 of the Asset Management System regulated by the ANTT (SIGACO). The tool was developed using real operational data provided by the concessionaire through the Kartado platform, with Power BI as the visualization environment and Amazon Athena as the data source. The dimensional modeling adopted, based on a star schema, allowed the organization of data by management systems and facilitated analytical exploration. As a result, an analytical dashboard was created, capable of supporting the company’s internal management, providing greater transparency on executed services, and anticipating regulatory requirements. The solution is currently in use and represents a significant step toward the analytical maturity required by SIGACO.