Perfil da dívida ativa do IPTU é uma ferramenta que permite uma avaliação do atual estoque da dívida ativa do IPTU de um município por meio do perfil dos devedores - construído a partir do cruzamento dos dados da Prefeitura com bases externas. A aplicação foi elaborada como uma prova de conceito de uso de dados disponíveis para resolução de problemas urbanos no âmbito da Cooperação Técnica BR-T1496 - Potencializando o uso de Soluções de Big Data para Cidades Inteligentes.
A avaliação do perfil da dívida municipal é acessada através de uma interface única intuitiva, a partir da qual cada módulo pode ser acessado.
O módulo "indicadores" permite ao usuário selecionar uma série de indicadores previamente calculados sobre o estoque da dívida e o perfil do contribuinte devedor. A partir da seleção, são exibidas camada sobre o mapa do município contendo a informação escolhida. Todos os dados são apresentados em dois níveis de agregação: setores censitários e bairros. Além da percepção visual dos dados, maiores informações são oferecidas ao usuário por meio da seleção de regiões do mapa com cliques do mouse.
Os módulos de análises apresentam estudos feitos a partir dos dados levantados. Esses estudos são relevantes para evidenciar o potencial do uso de dados para subsidiar a tomada de decisões no processo de formulação de políticas públicas. Atualmente, dois estudos realizados para o município de Vitória-ES estão disponíveis: a avaliação sobre o impacto da regressividade/progressividade do imposto na estrutura da inadimplência; e o estudo sobre o perfil do inadimplente recorrente.
Novos estudos podem ser criados em documentos R Markdown e facilmente incluídos na aplicação pelo administrador.
A implementação da aplicação requer cinco passos:
- Personalização do código;
- Preparação dos dados;
- Execução inicial;
- Implantação do ambiente de visualização;
- Configuração da atualização automática.
Pontos fundamentais:
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Clonar o repositório;
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Alterar o arquivo config.R para se adequar ao ambiente desejado.
Observações adicionais:
Para compreender a necessidade de alteração do código, é preciso entender que o mesmo encontra-se dividido em três "fatias" - coleta, manipulação e visualização - cada uma presente em seu próprio diretório.
A "coleta" é responsável por obter todos os dados necessários para a aplicação, tanto os provenientes de bases externas quantos os fornecidos pela prefeitura. A necessidade de alteração dos códigos presentes nesta etapa resulta tanto das peculiaridades de acesso aos dados internos quanto da inclusão de novas bases externas.
Na fatia "manipulação" estão presentes a preparação das variáveis para a adequada exibição, assim como os cálculos de todos os indicadores e análises. Uma vez que seja respeitada a estrutura dos dados de entrada, modificações só serão necessárias para a inclusão de novos indicadores ou realização de análise personalizadas.
A "visualização" consiste no aplicativo em Shiny que permite o acesso do usuário aos dados calculados. O arquivo "ui.R" deve ser modificado para incluir análises personalizadas.
Os dados fornecidos pela prefeitura devem ser adequados aos requisitos da aplicação. Na pasta "dados" encontram-se os modelos de dados necessários:
- modelo_dw.xlsx
- bairros.kml
- imoveis.kml
O arquivo modelo_dw.xlsx contém uma pasta do excel onde cada planilha apresenta uma tabela do Data Warehouse da prefeitura. É preciso configurar um acesso ODBC via DSN. O DSN para conexão via ODBC pode ser personalizado no arquivo "config.R". Caso se deseje modificar a forma de acesso a esse conjunto de dados, basta alterar o código do arquivo "coleta/dw_via_odbc.R".
Além dos dados do Data Warehouse, é preciso fornecer informações as localizações georreferenciadas dos imóveis do município, além das malhas dos bairros da cidade. Exemplos de arquivos com essas informações também estão presentes na pasta "dados" (bairros.kml e imoveis.kml - esses nomes podem ser personalizados no arquivo "config.R"). A ausência de informações desse tipo não inviabiliza a aplicação, mas requer algumas modificações:
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Todos os imóveis que não tiverem localização georreferenciada serão localizados a partir dos dados fornecidos pela consulta dos endereços constantes no DW ao serviço do OpenStreetMap. É importante ter em mente que, como há o limite de uma solicitação por segundo, o tempo de demora para a utilização desse serviço é elevado.
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Na inexistência da malha dos bairros, a análise poderá ser realizada exclusivamente pelos setores censitários. O código da aplicação, no entanto, não está preparado para funcionar sem essa malha, requerendo modificação nos módulos de coleta/manipulação/visualizacação.
Após a personalização do código e preparação dos dados, a aplicação deve ser executada no R uma primeira vez a partir do arquivo "carga.R". Esse arquivo irá instalar todas as bibliotecas necessárias e executar as duas fatias da aplicação, terminando com a atualização da fatia de visualização.
A implantação da aplicação em um servidor pode ser feita de três formas distintas:
- Via shiny-server:
Após a correta configuração do shiny-server, um link deve ser feito dentro de /srv/shiny-server apontando para a pasta "visualizacao" da aplicação. O nome do link será utilizado para acessar a aplicação pelo navegador (http://exemplo.com/nome_do_link/).
Além disso, é preciso instalar todos os pacotes requeridos - executando o seguinte comando no servidor:
sudo su - c "R -e \"source('<CAMINHO DA APLICAÇÃO>/pacotes.R')\""
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Via RStudio connect: Não documentado.
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Via shinyapps.io ou serviço similar: Não documentado.
A atualização automática pode ser implementada criando-se um agendamento de tarefa que execute o script de carga pelo R (./atualiza.R). Os dados são atualizados e a aplicação de visualização no shiny-server é reiniciada em alguns instantes.
Exemplo de código para execução do script no Windows:
cd <CAMINHO DA APLICAÇÃO>
For /F "Skip=1 Tokens=2*" %%A In (
'Reg Query "HKLM\SOFTWARE\R-core\R"^
/V "InstallPath"2^>Nul'
) Do start "" "%%~B\bin\Rscript.exe" "<CAMINHO DA APLICAÇÃO>/atualizar.R"
A aplicação foi desenvolvida para acessar um Data Warehouse hospedado em um MS SQL Server. No entanto, deve funcionar adequadamente em qualquer base de dados que permita acesso via ODBC.
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