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Publicação
Data analytics in budgeting for cultural institutions : the case study of Casa da Música
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Orientador(es)
Resumo(s)
This study explores the application of data analytics to support budgeting and management control processes within cultural institutions, through the case study of Fundação Casa da Música. By adopting the CRISP-DM methodology, the project developed a twofold solution: (i) a descriptive model to automate classification and reporting of accounting transactions, and (ii) a predictive model to forecast monthly financial performance. The automation reduced the time spent on transaction classification by over 98%, significantly enhancing efficiency and scalability. Additionally, statistical forecasting techniques— namely Holt-Winters Exponential Smoothing—were applied to project future revenues, expenses, and earnings. The outputs were integrated into a Power BI environment, offering dynamic, interactive dashboards that supported financial oversight and strategic planning. Results indicate that data analytics can not only streamline reporting workflows but also foster proactive decision-making in the cultural sector. The findings highlight the transformative potential of analytical tools in bridging operational efficiency with institutional sustainability.
Este estudo explora a aplicação de data analytics para apoiar os processos de orçamentação e controlo de gestão em instituições culturais, através do estudo de caso da Fundação Casa da Música. Recorrendo à metodologia CRISP-DM, o projeto desenvolveu uma solução com duas vertentes: (i) um modelo descritivo para automatizar a classificação e o reporte de transações contabilísticas; e (ii) um modelo preditivo para prever o desempenho financeiro mensal. A automatização permitiu reduzir em mais de 98% o tempo despendido na classificação das transações, aumentando significativamente a eficiência e a escalabilidade do processo. Adicionalmente, foram aplicadas técnicas estatísticas de previsão — nomeadamente o método de Holt-Winters — para projetar receitas, despesas e resultados. Os outputs foram integrados num ambiente Power BI, proporcionando dashboards dinâmicos e interativos que apoiam o acompanhamento financeiro e o planeamento estratégico. Os resultados obtidos demonstram que o uso de data analytics pode não só agilizar os fluxos de trabalho de reporte, como também promover uma tomada de decisão mais proativa no setor cultural. As conclusões evidenciam o potencial transformador das ferramentas analíticas na articulação entre eficiência operacional e sustentabilidade institucional.
Este estudo explora a aplicação de data analytics para apoiar os processos de orçamentação e controlo de gestão em instituições culturais, através do estudo de caso da Fundação Casa da Música. Recorrendo à metodologia CRISP-DM, o projeto desenvolveu uma solução com duas vertentes: (i) um modelo descritivo para automatizar a classificação e o reporte de transações contabilísticas; e (ii) um modelo preditivo para prever o desempenho financeiro mensal. A automatização permitiu reduzir em mais de 98% o tempo despendido na classificação das transações, aumentando significativamente a eficiência e a escalabilidade do processo. Adicionalmente, foram aplicadas técnicas estatísticas de previsão — nomeadamente o método de Holt-Winters — para projetar receitas, despesas e resultados. Os outputs foram integrados num ambiente Power BI, proporcionando dashboards dinâmicos e interativos que apoiam o acompanhamento financeiro e o planeamento estratégico. Os resultados obtidos demonstram que o uso de data analytics pode não só agilizar os fluxos de trabalho de reporte, como também promover uma tomada de decisão mais proativa no setor cultural. As conclusões evidenciam o potencial transformador das ferramentas analíticas na articulação entre eficiência operacional e sustentabilidade institucional.
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Data analytics Business analytics Cultural institutions Budgeting Management control Power BI Forecasting Casa da Música Institutições culturais Orçamentação Controlo de gestão
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