A Prefeitura de Niterói iniciou, em 2026, uma prova de conceito para estruturar uma plataforma de mobilidade urbana baseada em dados, utilizando o Microsoft Fabric com apoio da Beyondsoft. A iniciativa permitiu monitorar cerca de 56 mil eventos de trânsito durante três semanas, como engarrafamentos, acidentes, alagamentos e ocorrências em vias públicas, a partir da integração de diferentes fontes de informação. Entre elas estão dados near real time (próximo ao tempo real) do Waze, informações pluviométricas, dados operacionais de trânsito fornecidos pela Niterói Transporte e Trânsito (Nittrans), informações de GPS e bilhetagem eletrônica do sistema municipal de ônibus e dados de utilização do sistema de bicicletas compartilhadas NitBike, além de outras bases municipais. O projeto foi desenvolvido para consolidar dados antes dispersos, armazená-los historicamente e apoiar decisões mais eficientes na gestão da mobilidade e do trânsito.
A ação faz parte da estratégia da Subsecretaria de Transformação Digital do município, vinculada à Secretaria Executiva, voltada à construção de uma gestão pública orientada por dados. A iniciativa é liderada pelo Escritório de Dados da Prefeitura, estrutura também vinculada à Secretaria Executiva.
“O uso inteligente dos dados está transformando a forma como planejamos a cidade. Quando integramos informações de diferentes fontes e construímos uma base histórica confiável, conseguimos identificar padrões, antecipar problemas e apoiar decisões mais assertivas. Esse é um passo importante para consolidar Niterói como uma cidade cada vez mais eficiente e preparada para planejar seu futuro com base em evidências”, destaca Felipe Peixoto, secretário executivo da Prefeitura de Niterói.
A construção de uma plataforma integrada acompanha um movimento mais amplo de digitalização do setor público no Brasil. Segundo o levantamento TIC Governo Eletrônico 2024, do Comitê Gestor da Internet no Brasil, mais de 70% dos órgãos públicos já utilizam informações para apoiar decisões, mas ainda enfrentam desafios na integração dessas bases. Isso só reforça a importância de iniciativas que organizam e conectam diferentes fontes de dados, permitindo uma visão mais ampla das operações.
“O grande ganho para o cidadão é o tempo. Hoje, as pessoas perdem tempo de vida no trânsito. Com a consolidação e análise dessas informações, conseguimos enxergar padrões que antes não eram visíveis e apoiar decisões mais eficientes na operação da mobilidade urbana”, afirma Ricardo Braz, coordenador do Escritório de Dados da Prefeitura de Niterói.
Do ponto de vista técnico, a solução foi estruturada sobre o Microsoft Fabric para reunir diferentes fontes em um único ambiente e estabelecer o primeiro data lake governamental do município, um repositório centralizado capaz de permitir o armazenamento de todos os tipos de dados. A arquitetura adotada segue o padrão Medallion, com camadas de ingestão, tratamento e análise sobre o OneLake – armazenamento unificado do Microsoft Fabric, onde todos os dados ficam centralizados – integrando registros de mobilidade urbana em near real time, com ingestão automatizada da API do Waze a cada cinco minutos, dados pluviométricos, informações operacionais da Nittrans, dados de GPS e bilhetagem do sistema de ônibus e indicadores de uso da NitBike.
A Beyondsoft atuou no desenho da arquitetura e na implementação da prova de conceito. “Nosso papel foi ajudar a transformar um grande volume de dados dispersos em inteligência para a gestão pública. A parceria com a Prefeitura de Niterói mostra como uma plataforma estruturada desde o início permite gerar valor rapidamente, com governança, segurança e base sólida para evoluções futuras”, afirma José Carlos Magno, Solutions Sales Lead na Beyondsoft.
Com os resultados iniciais, a Prefeitura já identificou padrões recorrentes de congestionamento em vias sem monitoramento direto e passou a armazenar dados que antes eram temporários. A expectativa é ampliar o uso da plataforma, incorporar novas fontes e apoiar o planejamento urbano com base em informações consolidadas ao longo do tempo.
