Metodologia

Como a BreveIA transforma dado público em inteligência confiável

Tornamos público o nosso método porque acreditamos que a credibilidade de uma plataforma de inteligência se constrói mostrando como ela chega às conclusões — não escondendo a fórmula. Esta página descreve, sem rodeios, o que medimos, como classificamos e onde estão os limites.

3,6M
contratos públicos classificados por segmento
53,6%
classificados com confiança alta (dois sinais concordantes)
381k
fornecedores cruzados com a base da Receita Federal
2
sinais independentes por classificação de mercado

O Princípio BreveIA

Antes de qualquer número, uma regra que vale para toda a plataforma: nenhuma informação analítica aparece sozinha. Cada bloco de dado vem acompanhado de quatro elementos — a base de cálculo (quantos registros o sustentam), a fonte oficial, a data de referência e um indicador de confiança proporcional à amostra.

A lógica é simples e honesta: um indicador apoiado em milhares de contratos não tem o mesmo peso de um apoiado em poucos, e a plataforma deixa essa diferença explícita em vez de apresentar todos os números com a mesma aparência de certeza. É o oposto da caixa-preta — é auditabilidade como princípio de design.

Por que isso importa

A maioria das ferramentas de mercado apresenta estimativas como se fossem fatos. A BreveIA faz o contrário: mostra a margem. Acreditamos que um usuário que entende a confiança do dado decide melhor do que um que confia cegamente nele — e confia mais na plataforma justamente por ela ser transparente sobre seus limites.

Classificação de mercado: dois sinais, não um palpite

O coração da plataforma é associar cada edital e cada contrato a um segmento de mercado — saúde, construção, tecnologia, alimentação, transporte, e mais de uma dezena de outros. Essa classificação alimenta tudo: as páginas de mercado, os filtros, os perfis de fornecedor. Por ser tão central, não a tratamos como um chute único. Usamos dois sinais independentes e medimos a concordância entre eles.

1 Sinal do objeto

Um modelo de aprendizado de máquina lê a descrição da contratação e infere o segmento mais provável, atribuindo um grau de confiança a cada previsão.

+

2 Sinal da atividade

Cruzamos o fornecedor vencedor com sua atividade econômica registrada na Receita Federal (CNAE) — um indício do segmento totalmente independente do texto do edital.

Fusão dos dois sinais → quando concordam, confiança alta. Quando divergem, a plataforma usa o sinal mais forte e marca a confiança menor — com transparência sobre a incerteza.

Por que dois sinais em vez de um? Porque eles erram de formas diferentes. O texto de um edital pode ser vago ou ambíguo ("aquisição de materiais diversos"); a atividade registrada de uma empresa é objetiva, mas nem sempre coincide com o objeto de um contrato específico. Cruzar os dois transforma duas fontes imperfeitas numa classificação mais robusta do que qualquer uma isolada.

A divergência também é informação

Quando os dois sinais discordam, isso raramente é um erro — é um fato sobre o mercado. Uma construtora pode vencer um contrato de fornecimento de informática; sua atividade diz "construção", o objeto diz "tecnologia", e ambos estão corretos no seu ângulo. Em vez de esconder esses casos, nós os marcamos com confiança reduzida e os tornamos visíveis. A incerteza é parte do dado, não um defeito a ser disfarçado.

Os três níveis de confiança

Cada classificação cai em uma de três faixas, e a plataforma sinaliza qual:

FaixaO que significaComo usar
Alta Os dois sinais concordam, ou o sinal do objeto é fortemente confiante. Adequada para decisões e filtros de precisão (ex.: perfil de fornecedor).
Média Os sinais divergem, mas há um vencedor claro entre eles. Uso geral com ressalva; leitura direcional.
Baixa Divergência com baixa certeza; o melhor palpite disponível. Indicada para visões agregadas, não para decisões individuais.

Na nossa base atual, mais da metade dos contratos está na faixa de confiança alta — o que significa milhões de classificações em que objeto e atividade do fornecedor se confirmam mutuamente.

Como tratamos preços e valores

Valores de contratos públicos contêm distorções extremas — de megacontratos legítimos a erros de digitação na origem que inflam um valor em ordens de magnitude. Para que um único registro atípico não envenene a leitura de um mercado inteiro, adotamos dois cuidados:

  • Mediana, não média. Para o "ticket típico" de um mercado, usamos a mediana — o valor central real, imune a poucos contratos gigantescos que distorceriam a média.
  • Saneamento de outliers. Valores impossíveis ou corrompidos na fonte são filtrados antes de qualquer agregação, para que não contaminem somas e tendências.

Como medimos a evolução de um mercado

Os gráficos de evolução usam a contagem de contratações assinadas por mês como métrica principal — mais estável e representativa da atividade real do que a soma de valores, que é dominada por poucos contratos grandes.

Duas decisões metodológicas garantem que a curva reflita o mercado, e não artefatos do dado:

  • Piso em janeiro de 2024. Os anos anteriores existem, mas refletem a adoção gradual do portal oficial pelos órgãos públicos — mais entidades aderindo, não mais mercado. Incluí-los daria uma falsa impressão de crescimento explosivo.
  • Exclusão do mês corrente. Contratações levam tempo para serem registradas na fonte. O mês em andamento aparece sempre incompleto, então o removemos das séries para não criar uma queda artificial no fim do gráfico.
Transparência sobre a régua. Nenhuma classificação automática é perfeita, e nenhuma estatística agregada captura toda a realidade de um mercado. Tratamos isso abertamente — veja as Limitações da Plataforma para entender onde nossos métodos têm margem de erro e como interpretá-los.

Indicadores de concorrência e referência de preço

Quando há dados suficientes, a plataforma calcula indicadores como o deságio médio — a diferença entre o valor estimado pelo órgão e o valor efetivamente homologado — por mercado e por órgão comprador. Esses números só aparecem quando a amostra atinge um mínimo de relevância estatística. Abaixo desse limiar, preferimos não exibir um indicador a exibir um número frágil que passe falsa segurança.

Como garantimos que um número não muda sozinho

Todo cálculo publicado — seja um índice na plataforma, um estudo do Observatório ou um post público — segue um protocolo interno de auditoria, para que o mesmo cálculo, feito por qualquer pessoa, no mesmo recorte, chegue sempre ao mesmo resultado.

Isso significa três compromissos concretos:

  • Janela de tempo sempre nomeada. Nenhum cálculo usa um recorte de data "ad hoc". Toda métrica declara explicitamente qual convenção de tempo usou — ano-calendário fechado, ano corrente parcial, janela móvel de meses fechados, ou snapshot de uma edição encerrada — e por quê.
  • Filtro de qualidade padronizado. Existe um conjunto único de critérios de validade de dado (valor de contrato dentro de faixa plausível, ausência de suspeita de erro de origem, confiança mínima de classificação) que toda métrica aplica por padrão. Qualquer desvio desse padrão é declarado explicitamente na metodologia daquela métrica específica — nunca silencioso.
  • Reconciliação antes de publicar. Nenhum número vai ao ar — seja em um card da plataforma, em um estudo do Observatório ou em conteúdo externo — sem ser recalculado ao vivo e conferido contra o valor que será divulgado. Se não bater, não publicamos até entender a causa.

Esse processo existe porque acreditamos que autoridade se constrói com auditabilidade, não com promessa. Preferimos um número mais simples e sempre reproduzível a um número mais impressionante que ninguém, nem nós, consiga reconstituir depois.

Inteligência que mostra como pensa

Conheça as fontes oficiais por trás de cada número e como mantemos os dados atualizados.