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Título: Decisões eficazes em gestão de pessoas : uma abordagem por níveis de maturidade em people analytics
Autor(es): Silva, Stênio Soares e
Orientador(es): Gondim, João José Costa
Assunto: Workforce Analytics
Maturidade
Gestão de pessoas
Inteligência organizacional
Análise preditiva
Data de publicação: 13-Out-2025
Referência: SILVA, Stênio Soares e. Decisões Eficazes em Gestão de Pessoas: Uma Abordagem por Níveis de Maturidade em People Analytics. 2025. 115 f., il. Dissertação (Mestrado profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Resumo: Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um framework para a aplicação dos níveis de maturidade analítica (Descritivo, Diagnóstico, Preditivo e Prescritivo) na gestão de pessoas, destacando a crescente relevância de uma abordagem orientada a dados em Recursos Humanos. O trabalho parte da premissa de que a adoção de técnicas de análise de dados, combinadas com modelos preditivos e prescritivos, além de ferramentas de Business Intelligence, pode apoiar significativamente a tomada de decisões em processos de atração, sucessão e retenção de talentos em ambientes corporativos. Além de discutir os potenciais benefícios, a dissertação fornece estudos de caso que ilustram a aplicabilidade prática do framework em diferentes contextos organizacionais. Esses estudos de caso demonstram como todos os níveis de maturidade analítica têm capacidade de gerar valor para a organização nos processos relacionados à força de trabalho, conferindo objetividade a decisões que, por vezes, são subjetivas quando o tema é gestão de pessoas. O framework proposto não apenas otimiza processos, mas também promove uma gestão mais eficaz dos recursos humanos, alinhando as práticas de gestão de pessoas com os objetivos estratégicos das organizações.
Abstract: This dissertation presents the development of a framework for applying the levels of analytical maturity (Descriptive, Diagnostic, Predictive, and Prescriptive) in people management, highlighting the growing relevance of a data-driven approach in Human Resources. The work is based on the premise that the adoption of data analysis techniques, combined with predictive and prescriptive models and Business Intelligence tools, can significantly support decision-making processes in the attraction, succession, and retention of talent within corporate environments. In addition to discussing the potential benefits, the dissertation provides case studies that illustrate the practical applicability of the framework across different organizational contexts. These case studies demonstrate how all levels of analytical maturity have the capacity to generate value for organizations in workforce-related processes, bringing objectivity to decisions that are often subjective in the realm of people management. The proposed framework not only optimizes processes but also promotes more effective human resource management by aligning people management practices with the strategic objectives of organizations.
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, 2025.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Agência financiadora: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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