Introdução

Sistema de Gestão Orçamentária Inteligente para a Universidade Federal de Jataí

Informações Gerais

A API está disponível em https://api-pfc.heinrik.dev com documentação completa no Swagger UI. Para integração, você precisa de autenticação JWT obtida através do endpoint de login. Todos os endpoints seguem padrões REST e retornam dados em formato JSON.

Documentação Swagger da API


Contexto

Modernização da gestão orçamentária universitária através de tecnologias emergentes.

Problema

A gestão orçamentária nas Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) enfrenta desafios significativos relacionados à distribuição equitativa de recursos limitados entre diferentes unidades acadêmicas. A Universidade Federal de Jataí, como uma das mais novas universidades federais do país (criada em 2018), precisa otimizar a aplicação de seus recursos considerando suas características específicas como instituição multicampi com oito unidades acadêmicas distintas.

Os métodos tradicionais de distribuição orçamentária baseiam-se em planilhas manuais e critérios historicamente estabelecidos, sem incorporar análises preditivas ou insights automatizados que poderiam auxiliar na tomada de decisões estratégicas. Isso resulta em processos demorados, propensos a erros humanos e com limitada capacidade de simulação de cenários alternativos.

Objetivos

Objetivo Geral: Desenvolver um modelo de matriz técnica de distribuição de recursos orçamentários para a Universidade Federal de Jataí, implementado através de uma plataforma web integrada com inteligência artificial, capaz de gerar análises automatizadas para apoio à tomada de decisões na gestão orçamentária universitária.

Objetivos Específicos:

  • Analisar a estrutura orçamentária atual da UFJ e seus mecanismos de distribuição interna de recursos
  • Desenvolver uma matriz técnica adaptada às especificidades da UFJ, considerando sua configuração multicampi
  • Implementar uma plataforma web interativa que permita visualização, simulação e análise da distribuição orçamentária
  • Integrar algoritmos de inteligência artificial para geração de insights automatizados sobre padrões orçamentários
  • Validar o modelo proposto por meio de simulações baseadas em dados históricos da universidade
Justificativa

A importância desta pesquisa fundamenta-se na necessidade crescente de transparência e eficiência na gestão de recursos públicos, especialmente no contexto educacional. A UFJ, como universidade jovem, possui oportunidade única de implementar processos modernos desde sua consolidação institucional.

A integração de tecnologias de inteligência artificial em processos de gestão universitária representa tendência mundial, oferecendo possibilidades de análises mais sofisticadas e democratização do acesso a insights complexos. O desenvolvimento de ferramentas específicas para o contexto brasileiro pode servir como modelo para outras IFES que enfrentam desafios similares.

Os benefícios esperados incluem redução significativa do tempo necessário para análises orçamentárias (de dias para minutos), maior precisão nos cálculos, capacidade de simulação de múltiplos cenários e geração automática de relatórios executivos com recomendações contextualizadas.

Público-alvo

O sistema foi projetado para atender diferentes perfis de usuários na UFJ:

  • Gestores da PROAD: Responsáveis diretos pela distribuição orçamentária, necessitam de ferramentas robustas para análises complexas e geração de relatórios oficiais
  • Diretores de Unidades Acadêmicas: Interessados em compreender os critérios de distribuição e simular cenários que beneficiem suas unidades
  • Servidores Técnicos: Especialistas em dados que executam cálculos e validações, necessitam de interfaces eficientes para manipulação de grandes volumes de informações
  • Reitoria e Órgãos Colegiados: Tomadores de decisão que necessitam de informações sintéticas e fundamentadas para aprovação de políticas orçamentárias

O sistema considera diferentes níveis de expertise técnica, oferecendo interfaces intuitivas para usuários iniciantes e funcionalidades avançadas para especialistas em gestão orçamentária.


Concepção (Design Thinking)

Processo de discovery centrado no usuário para desenvolvimento da solução.

Processo de Design Thinking

O desenvolvimento seguiu metodologia ágil baseada em Design Thinking, priorizando entendimento das necessidades reais dos gestores da UFJ.

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Etapas do Processo:
  1. Empatizar: Entrevistas com gestores da PROAD e diretores de unidades para compreender dores e necessidades atuais
  2. Definir: Mapeamento dos principais desafios: morosidade dos processos, dificuldade de simulação de cenários e falta de insights automatizados
  3. Idealizar: Brainstorming de soluções tecnológicas, resultando na proposta de plataforma web com IA
  4. Prototipar: Desenvolvimento iterativo com validações constantes junto aos stakeholders
  5. Testar: Testes de usabilidade e validação com dados reais da UFJ

Especificações do Projeto

Requisitos funcionais e não funcionais baseados nas necessidades identificadas.

Histórias de Usuários

Histórias baseadas em entrevistas com diferentes perfis de usuários da UFJ:

EU COMO...PERSONA QUERO/PRECISO...FUNCIONALIDADE PARA...MOTIVO/VALOR
Gestor da PROAD Calcular a distribuição orçamentária automaticamente Reduzir tempo de processamento de dias para minutos
Diretor de Unidade Simular diferentes cenários de alocação Compreender impacto de mudanças nos critérios
Servidor Técnico Exportar relatórios em múltiplos formatos Facilitar integração com outros sistemas
Reitor Visualizar insights gerados por IA Fundamentar decisões estratégicas com análises automatizadas
Requisitos

Especificação detalhada dos requisitos funcionais e não funcionais:

Requisitos Funcionais

ID Descrição do Requisito Prioridade
RF-001 Calcular distribuição orçamentária baseada na Matriz OCC adaptada ALTA
RF-002 Gerar insights automatizados usando inteligência artificial ALTA
RF-003 Simular múltiplos cenários de distribuição ALTA
RF-004 Exportar relatórios em PDF, Excel e CSV MÉDIA
RF-005 Gerenciar usuários com controle de acesso baseado em roles MÉDIA

Requisitos Não-Funcionais

ID Descrição do Requisito Prioridade
RNF-001 Sistema deve ser responsivo para dispositivos móveis e tablets ALTA
RNF-002 Tempo de resposta dos cálculos deve ser inferior a 3 segundos ALTA
RNF-003 Sistema deve suportar até 50 usuários simultâneos MÉDIA
RNF-004 Deve manter 99% de disponibilidade durante horário comercial MÉDIA

Projeto de Interface

Design centrado no usuário com foco em usabilidade e acessibilidade.

Protótipo Interativo

A plataforma está disponível para teste em:

Acesso à Plataforma: https://pfc.heinrik.dev

Fluxos de Usuário Implementados:

  • Login/Cadastro de usuários
  • Dashboard principal com métricas em tempo real
  • Configuração de parâmetros da matriz orçamentária
  • Simulação de cenários alternativos
  • Geração de relatórios com insights de IA
  • Gestão de unidades acadêmicas

Fluxo de Usuário e Wireframes do Sistema

Componentes da Interface

Interface construída com Material-UI garantindo acessibilidade e responsividade:

  • Dashboard Principal: Visão geral com gráficos interativos e métricas-chave
  • Calculadora de Matriz: Interface para configuração de pesos e visualização de resultados
  • Simulador de Cenários: Ferramenta para teste de múltiplas configurações
  • Análise com IA: Interface para interação com insights automatizados
  • Gestão de Dados: CRUD completo para unidades acadêmicas
  • Relatórios: Geração e exportação de documentos

Metodologia

Desenvolvimento ágil com práticas modernas de DevOps e integração contínua.

Ferramentas

Stack tecnológico moderno escolhido por performance, escalabilidade e manutenibilidade:

Ambiente Plataforma Link de Acesso
Frontend Next.js 14 + Material-UI https://pfc.heinrik.dev
Backend API Java Spring Boot + PostgreSQL https://api-pfc.heinrik.dev
Documentação API Swagger/OpenAPI Swagger UI
Repositório Frontend GitHub GitHub Frontend
Repositório Backend GitHub GitHub Backend
Hospedagem Frontend Firebase Hosting Firebase
Inteligência Artificial OpenAI GPT-4 + DeepSeek OpenAI
Monitoramento Prometheus + Grafana Dashboards internos
CI/CD GitHub Actions Pipelines automatizados
Documentação API Swagger/OpenAPI Documentação automática

Gestão do Projeto

Metodologia ágil com sprints quinzenais e entregas incrementais:

Organização do Projeto:
  • Product Owner: Eduardo Henrique (desenvolvedor/pesquisador)
  • Orientador: Prof. Dr. Marcos Wagner de Souza Ribeiro
  • Stakeholders: Gestores da PROAD-UFJ e diretores de unidades
  • Metodologia: Scrum com sprints de 2 semanas
Sprints Realizados:
  1. Sprint 1-2: Autenticação e autorização de usuários
  2. Sprint 3-4: Módulo de cálculo da matriz orçamentária
  3. Sprint 5-6: Integração com inteligência artificial
  4. Sprint 7-8: Dashboard e visualizações interativas
  5. Sprint 9-10: Testes, refinamentos e deploy em produção
Kanban Board:

Gestão de tarefas através de GitHub Projects com colunas: Backlog, In Progress, Review, Testing, Done

Controle de Versão

Estratégia GitFlow com deploy automatizado e integração contínua:

Estrutura de Branches:
  • main: Código em produção, sempre estável
  • develop: Branch de desenvolvimento com features integradas
  • feature/*: Branches para desenvolvimento de funcionalidades específicas
  • hotfix/*: Correções urgentes para produção
Pipeline CI/CD:
  1. Push para branch → GitHub Actions executa testes automatizados
  2. Pull Request → Code review + aprovação obrigatória
  3. Merge para main → Deploy automático para produção
  4. Monitoramento → Métricas de saúde e performance
Práticas de Qualidade:
  • Cobertura de testes: 87%
  • Análise estática com SonarQube
  • Versionamento semântico
  • Conventional commits

Solução

Plataforma web completa integrada com inteligência artificial para gestão orçamentária universitária.

Acesso à Plataforma

Sistema em produção disponível para demonstração e testes:

🚀 Sistema em Produção

Acesse todas as funcionalidades:


Frontend
Interface principal

Backend API
APIs REST

Swagger
Documentação

Sistema responsivo - funciona em desktop, tablet e mobile

Funcionalidades

Módulos integrados que cobrem todo o ciclo de gestão orçamentária:

Dashboard Principal

Visão geral com métricas em tempo real das 8 unidades acadêmicas da UFJ

  • Acesso: Página principal após login autenticado
  • Funcionalidades:
    • Visualização da distribuição orçamentária atual
    • Gráficos interativos com ApexCharts
    • Métricas consolidadas (maior unidade, menor unidade, amplitude)
    • Filtros e ordenação em tempo real

Dashboard Principal do Sistema UFJ

Calculadora de Matriz Orçamentária

Algoritmo baseado na Matriz OCC adaptado para especificidades da UFJ

  • Funcionalidades:
    • Configuração de pesos para diferentes indicadores
    • Cálculo automático de alunos equivalentes
    • Algoritmo de correção de percentual mínimo
    • Redistribuição proporcional automática
    • Resultados em tempo real com validação

Interface da Calculadora de Matriz Orçamentária

Análise Inteligente com IA

Integração com OpenAI GPT-4 e DeepSeek para insights automatizados

  • Funcionalidades:
    • Análise contextualizada da distribuição atual
    • Identificação de padrões e anomalias
    • Recomendações de ajustes de pesos
    • Geração de cenários alternativos
    • Relatórios executivos automatizados

Interface de Análise Inteligente com IA

Simulação de Cenários

Ferramenta para teste de múltiplas configurações antes da implementação

  • Funcionalidades:
    • Múltiplos cenários simultâneos
    • Comparação lado a lado
    • Análise de sensibilidade automática
    • Exportação de resultados
    • Histórico de simulações

Interface de Simulação de Cenários

Gestão de Unidades Acadêmicas

CRUD completo para manutenção dos dados das 8 unidades da UFJ

  • Funcionalidades:
    • Cadastro e edição de unidades
    • Importação/exportação em lote
    • Validação de dados em tempo real
    • Histórico de alterações
    • Backup automático

Interface de Gestão de Unidades Acadêmicas

Sistema de Usuários

Controle de acesso baseado em roles (RBAC) para diferentes perfis

  • Perfis Disponíveis:
    • ADMIN: Acesso completo ao sistema
    • MODERADOR: Gestão de dados e análises
    • USER: Visualização e simulações básicas

Interface de Gestão de Usuários

Estruturas de Dados

Modelo de dados otimizado para performance e consistência:

Estrutura de Dados - Unidades Acadêmicas

Entidade principal contendo todos os indicadores para cálculo da matriz

{
  "id": "uuid-v4",
  "sigla": "ICA",
  "unidade": "Instituto de Ciências Agrárias",
  "alunosMatGrad": 814,
  "alunosMatPos": 65,
  "alunosEquivalentes": 1573,
  "docentes": 55,
  "rap": 14.80,
  "laboratorios": 39,
  "cargaHoraria": 9335,
  "pesquisaProjetos": 94,
  "pesquisaExtensao": 64,
  "conceito": 3.5,
  "createdAt": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "updatedAt": "2025-01-01T00:00:00Z"
}
                
Estrutura de Dados - Usuários

Sistema de autenticação com controle de acesso baseado em roles

{
  "id": "uuid-v4",
  "nome": "Eduardo Henrique",
  "email": "admin@ufj.edu.br",
  "password": "hash-bcrypt",
  "roles": ["ADMIN"],
  "status": "ATIVO",
  "createdAt": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "lastActivity": "2025-01-15T10:30:00Z"
}
                
Estrutura de Dados - Análise de IA

Resultado das análises geradas pelos modelos de inteligência artificial

{
  "id": "uuid-v4",
  "userId": "uuid-user",
  "modelo": "gpt-4-turbo",
  "prompt": "Analise a distribuição orçamentária...",
  "resultado": {
    "insights": ["Maior concentração no ICA", "Oportunidade no IGEO"],
    "recomendacoes": ["Aumentar peso da pesquisa", "Revisar critérios"],
    "metricas": {
      "amplitude": 23.51,
      "desvio": 8.2
    }
  },
  "createdAt": "2025-01-15T10:30:00Z"
}
                

Módulos e APIs

Arquitetura de microserviços com APIs RESTful documentadas:

APIs REST Documentadas:

APIs desenvolvidas seguindo padrões REST com documentação automática via Swagger/OpenAPI.

🔗 Acesso às APIs

Backend API: https://api-pfc.heinrik.dev

Documentação Swagger: Swagger UI

Documentação Swagger da API - Endpoints organizados por módulo

Principais Endpoints:
  • POST /api/v1/autenticacao/entrar - Login de usuários
  • GET /api/v1/unidades - Listar unidades acadêmicas
  • POST /api/v1/matriz/calcular - Calcular distribuição orçamentária
  • POST /api/v1/ia/analise - Gerar análise com IA
  • POST /api/v1/matriz/cenarios - Simular cenários alternativos
  • Spring Boot 3.x: Framework principal do backend
  • Spring Security: Autenticação JWT e autorização RBAC
  • Spring Data JPA: Persistência com PostgreSQL
  • Swagger/OpenAPI: Documentação automática de APIs
  • Micrometer + Prometheus: Métricas e monitoramento

Arquitetura do Backend - Microserviços Spring Boot

Frontend Libraries:
  • Next.js 14: Framework React com SSR/SSG
  • Material-UI (MUI) 5.14: Biblioteca de componentes
  • ApexCharts: Gráficos interativos e responsivos
  • SWR: Cache e sincronização de dados
  • React Hook Form: Gerenciamento de formulários
Inteligência Artificial:
  • OpenAI GPT-4: Modelo principal para análises gerais
  • DeepSeek: Modelo especializado em análises financeiras
  • WebClient (Spring): Cliente HTTP reativo para APIs de IA
  • Resilience4j: Circuit breaker e retry patterns
Infraestrutura:
  • PostgreSQL 14: Banco de dados principal
  • Docker: Containerização de microserviços
  • GitHub Actions: CI/CD pipeline
  • Firebase Hosting: Hospedagem do frontend
  • Grafana + Prometheus: Monitoramento e observabilidade

FAQ

Perguntas frequentes sobre o sistema de gestão orçamentária da UFJ.

O sistema está disponível em https://pfc.heinrik.dev. Para acessar, é necessário criar uma conta através do botão "Registrar" na tela inicial. Após o cadastro, você poderá fazer login e explorar todas as funcionalidades da plataforma.

Tela de Login do Sistema UFJ

O sistema integra com OpenAI GPT-4 e DeepSeek para gerar análises automatizadas da distribuição orçamentária. A IA recebe os dados das unidades acadêmicas e configurações atuais, processando essas informações para identificar padrões, sugerir otimizações e gerar insights contextualizados para apoiar a tomada de decisões.
Sim, o sistema utiliza dados reais das 8 unidades acadêmicas da UFJ referentes ao ano de 2025, incluindo números de alunos matriculados, docentes, projetos de pesquisa e extensão, laboratórios e indicadores de qualidade acadêmica obtidos junto à PROAD.
Sim, o sistema oferece múltiplos formatos de exportação: PDF para apresentações e documentos oficiais, Excel para análises detalhadas, CSV para integração com outros sistemas, e JSON para processamento automatizado. Todos os relatórios incluem os dados da distribuição, gráficos e insights gerados pela IA.
O cálculo segue a metodologia da Matriz OCC adaptada para a UFJ, considerando pesos diferenciados para alunos de graduação e pós-graduação, duração dos cursos, fatores de retenção e bônus por características específicas como cursos noturnos e atividades extensionistas.
Sim, o sistema é completamente responsivo e funciona perfeitamente em smartphones, tablets e desktops. A interface foi desenvolvida com Material-UI seguindo princípios de design responsivo, garantindo uma experiência otimizada em qualquer tamanho de tela.

Sistema responsivo em dispositivos móveis


Referências Bibliográficas

Fundamentos teóricos e técnicos que embasaram o desenvolvimento da solução.

Gestão Orçamentária Universitária
  • BRASIL. Decreto nº 7.233, de 19 de julho de 2010. Dispõe sobre procedimentos orçamentários e financeiros relacionados à autonomia universitária.
  • MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO. Portaria MEC nº 651, de 24 de julho de 2013. Institucionaliza a Matriz OCC.
  • BOTELHO, G. C. Modelo de matriz técnica de distribuição de recursos orçamentários na área acadêmica da UFV. 2024.
  • SILVA, F. V. R. S. da. Configuração institucional do processo orçamentário nas IFES: o caso da Universidade de Brasília. 2020.
Inteligência Artificial e Análise de Dados
  • ROMERO, C.; VENTURA, S. Educational data mining and learning analytics: An updated survey. 2020.
  • BAKER, R. S. J. d.; SIEMENS, G. Educational data mining and learning analytics. 2014.
  • JURAFSKY, D.; MARTIN, J. H. Speech and Language Processing. 2nd ed. 2009.
Desenvolvimento de Software e Arquitetura
  • RICHARDSON, C. Microservices Patterns: With Examples in Java. Manning Publications, 2018.
  • VERNON, V. Domain-Driven Design Distilled. Addison-Wesley Professional, 2019.
  • WALLS, C. Spring in Action. Manning, 2011.
  • HUMBLE, J.; FARLEY, D. Continuous Delivery: Reliable Software Releases. 2010.
Tecnologias Frontend e UX
  • FEW, S. Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data. O'Reilly Media, 2009.
  • HEER, J.; SHNEIDERMAN, B. Interactive dynamics for visual analysis. Communications of the ACM, 2012.
  • LERNER, A. Performance optimization in react and next.js applications. 2022.
DevOps e Monitoramento
  • BURNS, B.; MAJORS, C.; FONG-JONES, L. Observability Engineering: Achieving Production Excellence. O'Reilly Media, 2020.
  • MERKEL, D. Docker: Lightweight linux containers for consistent development and deployment. Linux Journal, 2014.
  • POULTON, N. Docker Deep Dive. 2025 edition.