manter os dados processados localmente e evitar arquiteturas em nuvem, pois a infraestrutura local oferece maior controle sobre a segurança, o desempenho do processamento e o sigilo dos insigths obtidos.

utilizar um modelo de processamento distribuído baseado em frameworks como Apache Hadoop e Apache Spark, permitindo a manipulação eficiente de grandes volumes de dados de forma paralela e escalável.

aumentar a capacidade dos servidores e utilizar bancos de dados relacionais, pois a verticalização dos recursos melhora o desempenho da análise de dados e viabiliza o data mining.

focar na coleta de dados estruturados e ferramentas OLAP para análise, evitando dados não estruturados, pois estes não fazem parte do universo de dados do Tribunal.

implementar dashboards de Business Intelligence para facilitar a tomada de decisão, pois visualizações bem estruturadas garantem uma análise detalhada, sem necessidade de processamento distribuído.