Solos colapsíveis e expansivos representam problemas para a engenharia no Brasil, exigindo identificação para o planejamento territorial. O objetivo deste trabalho é integrar Business Intelligence (BI), Computação em Nuvem e Inteligência Artificial para aprimorar a gestão dessas informações geotécnicas. A metodologia envolveu a consolidação do Banco de Dados de Solos Especiais (BANDASE) utilizando o pacote Google Workspace, a elaboração de cartas de suscetibilidade via Redes Neurais Artificiais no programa QGIS, bem como o desenvolvimento de painéis no Looker Studio e aplicativos web na plataforma Google Earth Engine (GEE). A análise estatística revelou comportamento não paramétrico das variáveis. Nos resultados, baseando-se nas medianas, classificaram-se os solos colapsíveis como Areia Argilosa (SC) e os expansivos como Argila Siltosa de Alta Compressibilidade (CH-MH). O teste não paramétrico de Mann-Whitney apontou haver evidência suficiente para concluir que existe diferença estatisticamente significativa entre as medianas referentes às propriedades dos solos colapsíveis e expansivos. As cartas indicaram alta suscetibilidade ao colapso em 27,8% do território nacional e à expansão em 35,9%. Como produtos resultantes, obtiveram-se os Painéis de Business Intelligence de Solos Expansivos e Colapsíveis (PABISEC) e os Aplicativos de Solos Expansivos e Colapsíveis (APPSEC). Evidencia-se que estas plataformas oferecem visualizações interativas, transformando o grande volume de dados em conhecimento acessível e proporcionando suporte dinâmico à tomada de decisão em engenharia.
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