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.

Inteligência que mostra como pensa

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