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Authors
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Abstract(s)
O presente estudo centrou-se numa análise de padrões de consumo de água, com especial enfoque na
identificação de anomalias e ineficiências operacionais, como desperdícios, ruturas e lacunas de faturação.
Reconhecendo a água como um recurso vital, limitado e estratégico, tornou-se imperativo aplicar metodologias
de análise de dados que promovam uma gestão mais eficiente, sustentável e orientada por evidência.
Neste âmbito, foram utilizadas ferramentas modernas de Business Intelligence (BI), com especial destaque
para a plataforma Power BI da Microsoft, no sentido de transformar dados operacionais dispersos em insights
acionáveis, através da construção de dashboards interativos e modelos preditivos.
A investigação permitiu identificar padrões de consumo, comportamentos atípicos, bem como zonas
críticas com risco acrescido de perdas, promovendo um novo paradigma de gestão baseada em dados. Foram
também aplicadas técnicas estatísticas clássicas e algoritmos de Machine Learning (ML) supervisionado, com
o objetivo de prever consumos futuros, sinalizar anomalias e apoiar a tomada de decisão estratégica e
operacional.
Os resultados obtidos evidenciaram o potencial transformador da analítica de dados para melhorar a
fiabilidade da informação, antecipar falhas, reduzir perdas e otimizar os recursos disponíveis. Em complemento,
foram apresentadas sugestões para futuras investigações, sublinhando a importância da monitorização contínua
e da integração de dados como pilares de uma gestão hídrica inteligente, resiliente e sustentável.