Resumo Executivo

_{Autora: Bianca Cuba Bersan — Orientador: Fernando Celso De Campos}

^{Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.}

Este trabalho desenvolve um painel gerencial (dashboard) para integrar e visualizar dados de equipes dispersas, permitindo controle eficiente, análise de informações e cálculos estratégicos como planejamento orçamentário e definição de preços. A finalidade é apoiar a tomada de decisão em projetos de Tecnologia da Informação (TI) de empresas multinacionais, que enfrentam desafios na gestão de pessoal em modelos de trabalho remoto e híbrido. A necessidade da ferramenta foi acentuada pela pandemia de COVID-19, que acelerou a adoção de novos modelos de trabalho e expôs lacunas nos sistemas de controle e planejamento de capacidade de equipes distribuídas.

A transição para o trabalho remoto, apesar dos benefícios, complexificou a gestão de recursos humanos em TI. A dispersão das equipes tornou obsoletos os métodos tradicionais de acompanhamento, exigindo soluções com visão unificada e em tempo real da força de trabalho (Souza et al., 2021). Nesse cenário, a gestão de capacidades, o controle de posições e o alinhamento do quadro de pessoal com metas estratégicas tornaram-se desafios críticos. A ausência de uma fonte de dados centralizada resulta em decisões baseadas em informações fragmentadas, gerando desequilíbrios como excesso de pessoal em algumas áreas e sobrecarga em outras (Mariani et al., 2024).

A visualização de dados é uma resposta estratégica a esses desafios, transformando grandes volumes de informações em representações gráficas intuitivas. Dashboards interativos atendem às necessidades informacionais de diferentes níveis gerenciais, do operacional ao estratégico (Rahman et al., 2017). A personalização dessas ferramentas é crucial para garantir sua relevância para cada gestor (Vazquez-Ingelmo et al., 2019a). Ao consolidar indicadores-chave de desempenho (KPIs) em uma única interface, os dashboards permitem o monitoramento contínuo da performance, facilitando a identificação de tendências, anomalias e oportunidades.

A eficácia de um dashboard depende não apenas da precisão dos dados, mas da clareza da comunicação. Técnicas de storytelling de dados, que estruturam a informação de forma narrativa, são fundamentais para guiar o usuário e facilitar a compreensão do contexto (Liem et al., 2020). Ferramentas de Business Intelligence (BI) como o Microsoft Power BI® oferecem um ambiente robusto para criar relatórios interativos que integram múltiplas fontes de dados e aplicam princípios avançados de visualização (Becker e Gould, 2019). A plataforma foi escolhida por sua integração com o ecossistema Microsoft e sua interface amigável, que democratiza o acesso à análise de dados (Town e Thabtah, 2019).

Portanto, este estudo detalha o processo de construção de uma solução de BI para a gestão de equipes globais de TI. A pesquisa aborda desde a coleta e tratamento de dados até o desenvolvimento de painéis visuais para apoiar decisões complexas, como planejamento de força de trabalho, análise de diversidade e controle de vagas. A solução desenvolvida resolve um problema operacional e estabelece uma base para uma cultura organizacional orientada por dados, onde decisões estratégicas são fundamentadas em evidências e análises preditivas (Provost e Fawcett, 2013).

A metodologia foi estruturada em cinco etapas sequenciais. A primeira foi a coleta de dados de posições e colaboradores do departamento de infraestrutura de TI, consolidando informações de diferentes sistemas. A segunda etapa foi o tratamento dos dados para garantir qualidade e confiabilidade. Foram utilizadas três bases principais: o sistema Cost Driver Planning (CDP), que controla a alocação de pessoas por centro de custo; o COMPAS, sistema de RH que centraliza informações de colaboradores; e o Planisware, ferramenta para planejamento orçamentário e registro de horas.

A terceira etapa envolveu a modelagem e análise dos dados para definir indicadores e gerenciar riscos. Os dados foram integrados em uma única base no MS-Excel® e modelados no MS-Power BI® para estabelecer os relacionamentos entre tabelas. Nesta fase, foram mapeados riscos que poderiam impactar a integridade dos dados, como erros de sincronização ou falhas de atualização, permitindo a criação de mecanismos de controle. Os indicadores-chave foram definidos em colaboração com os gestores para garantir a relevância das métricas.

A quarta etapa foi o desenvolvimento do dashboard no MS-Power BI®. A partir da base de dados unificada, foram criadas visualizações para apresentar as informações de forma clara e interativa. O design foi pensado para diferentes perfis de usuários, com “cards” exibindo KPIs de alto nível, como número total de posições, colaboradores atuais e vagas em aberto. Foram implementados filtros dinâmicos que permitem a desagregação dos dados por departamento, grupo, localização e gênero, oferecendo flexibilidade para explorar as informações sob diferentes perspectivas.

A quinta etapa compreendeu os testes e a implantação. Sessões de validação com os líderes de cada grupo de TI analisaram a funcionalidade, a precisão dos dados e a usabilidade da interface. O feedback coletado foi fundamental para refinar filtros, ajustar visualizações e garantir que a ferramenta atendesse às expectativas dos usuários. Após os ajustes, os dashboards foram publicados, com um processo de manutenção mensal estabelecido para garantir a atualização contínua dos dados, consolidando a ferramenta como um ativo estratégico para a gestão de pessoas.

A execução da metodologia resultou em uma solução analítica robusta. Na coleta de dados, os arquivos dos sistemas CDP, COMPAS e Planisware foram centralizados. A presença do identificador único Person ID em todos os conjuntos de dados foi crucial para a integração eficiente das informações. A base consolidada, com aproximadamente 3.823 registros do CDP/COMPAS e 500 registros do Planisware, formou o alicerce para uma visão holística do quadro de pessoal.

O tratamento de dados foi uma fase crítica, onde foram corrigidos problemas que comprometiam a qualidade da informação, como duplicidade de registros, campos obrigatórios em branco, inconsistências de nomenclatura e dados desatualizados. A superação desses obstáculos por meio de rotinas de limpeza e validação foi essencial para garantir a precisão dos indicadores, transformando dados brutos em um ativo informacional coeso.

Na modelagem, uma planilha consolidada no MS-Excel® serviu como camada intermediária para organizar os dados tratados em categorias lógicas, como informações de funcionários, detalhes de posições, dados de departamentos e capacidade de trabalho. Essa estrutura facilitou a importação e o relacionamento dos dados no MS-Power BI®, além de otimizar o desempenho dos dashboards e simplificar a criação de cálculos complexos.

O desenvolvimento no MS-Power BI® resultou em dois painéis principais. O primeiro acompanha novas posições e seus estágios de aprovação (PANFs), com filtros por tipo de localização, departamento e grupo, e KPIs sobre o status dos processos (em aprovação, fechado, em espera). Gráficos de barras detalham o status de cada vaga, um gráfico de pizza classifica a natureza da contratação (reposição, nova posição) e um gráfico de funil destaca os países com maior volume de posições ativas. A ferramenta transformou um processo manual em um fluxo de trabalho transparente e monitorável.

O segundo dashboard, focado na análise geral dos colaboradores, apoia o planejamento estratégico da força de trabalho (Workforce Planning). Direcionado à alta gestão, apresenta indicadores como total de funcionários, contratações em andamento e projeções de headcount para 2025-2027. Gráficos exibem a distribuição de colaboradores por nível hierárquico, a proporção entre liderança e não liderança, e a alocação por produto e país. Uma seção de diversidade e inclusão apresenta a distribuição de gênero por produto, localização e tribo, permitindo o monitoramento de metas de equidade. A interatividade do painel permite simular cenários e identificar necessidades futuras, alinhando a gestão de capital humano aos objetivos de longo prazo (Davenport e Harris, 2007).

A fase de testes e implantação validou a eficácia da solução. A participação dos gestores permitiu refinar a ferramenta, incorporando sugestões que aumentaram sua aplicabilidade. Foi destacada a importância de visualizar a dinâmica de ocupação de cargos, como tempo de permanência e evolução de desempenho, informações cruciais para o planejamento sucessório, alinhadas ao modelo de gestão por competências (Fleury e Fleury, 2001). A análise da estrutura de colaboradores, segmentada por previsão de crescimento (Forecast), diversidade, distribuição geográfica (Country Share) e estrutura hierárquica (SLx Position), demonstrou a capacidade da ferramenta de transformar dados em insights. A implementação marcou a transição de um processo reativo para um modelo proativo e orientado por dados.

A evolução do processo de gestão foi notável. Anteriormente, a gestão era caracterizada por processos manuais, dados descentralizados e suscetíveis a erros, resultando em uma visão fragmentada. Com a nova ferramenta, o processo tornou-se automatizado, com dados centralizados e atualizados, proporcionando uma visão integrada e estratégica. A capacidade de gerar relatórios analíticos e projeções permitiu um planejamento de vagas mais assertivo, monitoramento da diversidade e gestão orçamentária precisa. O feedback positivo dos gestores comprovou a aceitação e o valor gerado. O modelo desenvolvido não apenas resolveu os desafios do departamento de TI, mas estabeleceu um padrão que pode ser replicado em outras áreas, reforçando a importância do uso de BI para apoiar a tomada de decisão (Sharda, Delen e Turban, 2017).

As transformações no ambiente corporativo consolidaram os modelos de trabalho remoto e híbrido, demandando novas abordagens para a gestão de equipes. Este estudo demonstrou que a visualização de dados, por meio de dashboards em plataformas como o MS-Power BI®, é um recurso estratégico para monitoramento, comunicação e tomada de decisão. A aplicação de data storytelling e a personalização dos painéis promovem o engajamento dos gestores e o alinhamento com os objetivos organizacionais. A solução desenvolvida para a gestão de equipes de TI subsidiou decisões táticas e estratégicas mais assertivas, abordando desafios de dispersão e coordenação.

O trabalho se delimitou ao contexto de um departamento de Tecnologia da Informação, o que confere relevância prática aos resultados para organizações com estruturas similares. Como desdobramentos, sugere-se a aplicação do modelo em outras áreas, como finanças e recursos humanos, para validar sua eficácia. Pesquisas futuras podem investigar o impacto da adoção de tais ferramentas na promoção de uma cultura orientada por dados, avaliando como a visualização de informações influencia a colaboração e a agilidade. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que o desenvolvimento de painéis gerenciais integrados viabiliza o controle eficiente de equipes dispersas e subsidia a tomada de decisão estratégica em empresas multinacionais.

Referências:
^{Aparicio, M.; Costa, C. J.. 2014. Data visualization. Communication Design Quarterly, v. 3, n. 1, p. 7-11.
Becker, A.; Gould, M.. 2019. Business intelligence: driving decisions with data. Journal of Data Science, v. 17, n. 3, p. 45-60.
DAVENPORT, T. H.; HARRIS, J. G. Competing on Analytics: The New Science of Winning. Boston: Harvard Business Press, 2007.
Echeverria, V.; Martinez-Maldonado, R.; Granda, R.; Chiluiza, K.; Conati, C.; Shum, S. B.. 2018. Driving data storytelling from learning design. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON LEARNING ANALYTICS AND KNOWLEDGE (LAK’18), Sydney. Proceedings […]. New York: ACM, 2018. p. 1-10.
FLEURY, M. T. L.; FLEURY, A. Estratégias Empresariais e Formação de Competências: Um quebra-cabeça caleidoscópico da indústria brasileira. São Paulo: Atlas, 2001.
Kumar, S. M.; Belwal, M. 2017. Performance dashboard: cutting-edge business intelligence and data visualization. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SMART TECHNOLOGIES FOR SMART NATION (SmartTechCon), 2017, Bengaluru. Proceedings […]. IEEE.
Liem, J.; Perin, C.; Wood, J..2020. Structure and empathy in visual data storytelling: evaluating their influence on attitude. Computer Graphics Forum, v. 39, n. 3.
Mariani, D. C.; Fernandes, A. M.; Dos Anjos, F. E. V.; Dullius, R.. 2024. Impacto do trabalho remoto na qualidade de vida dos trabalhadores brasileiros. Destaques Acadêmicos, v. 16, n. 1, p. 5-22.
PROVOST, F.; FAWCETT, T. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. Sebastopol: O’Reilly Media, 2013.
Rahman, A. A.; Adamu, Y. B.; Harun, P.. 2017. Review on dashboard application from managerial perspective. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON RESEARCH AND INNOVATION IN INFORMATION SYSTEMS (ICRIIS). IEEE.
Sadiku, M. N. O.; Shadare, A. E.; Musa, S. M.; A., Akujuobi,C. M.. 2016. Data visualization. International Journal of Engineering Research and Advanced Technology (IJERAT) , v. 2, n. 12, p. 11.
Sarikaya, A.; Correll, M.; Bartram, L.; Tory, M.; Fisher, D.. 2018. What do we talk about when we talk about dashboards? IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics.
SHARDA, R.; DELEN, D.; TURBAN, E. Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective. 4. ed. New York: Pearson, 2017.
Souza, J. C.; Gomes, J. F.; Corrêa, A. L.. 2021. Trabalho remoto no contexto da pandemia de COVID-19: o impacto na saúde dos trabalhadores. Revista Brasileira de Saúde Ocupacional, v. 46.
Toasa, R.; Maximiano, M.; Reis, C.; Guevara, D.. 2019. Data visualization techniques for real-time information: a custom and dynamic dashboard for analyzing surveys’ results. In: 13th IBERIAN CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES (CISTI), 2018. Proceedings […]. IEEE, 2018.
Town, P.; Thabtah, F. Data analytics tools: a user perspective. Journal of Information & Knowledge Management, v. 18, n. 1, p. 1950002.
Vazquez-Ingelmo, A.; Garcia-Peñalvo, F. J.; Therón, R.. 2019. Information dashboards and tailoring capabilities – a systematic literature review. IEEE Access, v. 7.
Vazquez-Ingelmo, A.; Sánchez-Gómez, D.; García-Peñalvo, F. J.; Seoane-Pardo, A. M.. 2019. Tailoring data visualizations to users’ cognitive profiles: a case study on dashboards. IEEE Access, v. 7, p. 1-16.}

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

_{Saiba mais sobre o curso; clique aqui:}