Singapura lançou a SANDRA, um chatbot de IA com pesquisa semântica para consultar as 2.400 tabelas do SingStat em linguagem simples. Construída a partir de cerca de 1.000 conjuntos de dados, continua em beta, sem números de utilização publicados.
2400 tables
Data tables in SingStat Table Builder
70 agencies
Public-sector agencies contributing data
1000 datasets
Datasets vectorised for SANDRA (as of 2025)
Detalhes
Maturidade
Piloto
Promotor
Singapore Department of Statistics (DOS), with design consultancy PebbleRoad
Período
Built and launched as a public beta in 2025 (case study published 21 August 2025); ongoing
Palavras-chave
digital government, open data, official statistics, conversational AI
Contexto
O Departamento de Estatística de Singapura (DOS) gere o SingStat Table Builder, um repositório com cerca de 2.400 tabelas de dados provenientes de 70 organismos públicos. Reconhecendo que o público tende a pesquisar em linguagem corrente em vez de nomes técnicos de conjuntos de dados, o DOS associou-se à consultora de design PebbleRoad para colmatar essa lacuna.
Objetivos
O objetivo era permitir que os utilizadores consultassem estatísticas oficiais em inglês corrente e recebessem gráficos, tabelas e sugestões de conjuntos de dados relacionados, libertando a equipa do DOS de pedidos de pesquisa rotineiros.
Atividades
A equipa converteu os metadados de cerca de 1.000 dos conjuntos de dados de séries temporais do Table Builder em vetores de incorporação (embeddings), trabalhando com especialistas de domínio para preservar o significado estatístico, e implementou na AWS um chatbot de pesquisa semântica combinada com LLM chamado SANDRA.
Conclusões
A SANDRA está disponível em beta público desde agosto de 2025, mas o DOS e a PebbleRoad ainda não publicaram dados de utilização, adoção ou precisão, e apenas uma parte dos conjuntos de dados foi vetorizada até agora, pelo que a iniciativa continua a ser um projeto-piloto bem documentado mas ainda não avaliado.
Implementação
Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €)
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano)
Equipa e competências
Department of Statistics (DOS) staff, PebbleRoad design consultancy
Condições de sucesso
Search-log analysis and user interviews to ground design in real query behaviour
Domain experts involved in vectorising metadata to preserve statistical meaning
Cloud (AWS) hosting for the semantic-search-plus-LLM system
Modos de falha comuns
Only a subset (about 1,000 of 2,400) of datasets vectorised so far, limiting coverage
No published usage, adoption or accuracy evaluation since launch
Onde se enquadra
Tipo de governação
national statistics agency
Escala
national
Nível de rendimento
high
Habitualmente financiado por
National / regional programmes
Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.
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Fontes de dados
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