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MOTIVAÇÃO 4

OBJETIVOS 8

METODOLOGIA 9

CRONOGRAMA 10

BIBLIOGRAFIA 12

MOTIVAÇÃO

Em um ambiente competitivo é necessário inovar sempre, de forma a encontrar um diferencial em relação à concorrência. De acordo com Graça (1999,p.7), num ambiente de muitas tecnologias, o diferencial competitivo de uma organização ocorrerá a partir do comprometimento das pessoas, o que torna o conhecimento de expectativas, motivações, necessidades e níveis de satisfação, estratégicos para a eficácia organizacional. Desta forma, é possível perceber que o potencial humano pode ser um diferencial e trazer produtividade para a empresa, o que torna a gestão de pessoas um elemento fundamental na organização. Nos últimos anos, o setor de recursos humanos mudou radicalmente, com o surgimento das organizações da era da informação e do conhecimento, no qual o bem mais valioso das empresas passou a ser o capital intelectual.

Ao focar o capital humano de uma empresa, um fator importante a ser levado em consideração é o clima organizacional: [...] “ambiente de trabalho ou atmosfera psicológica, que envolve a relação entre empresa e colaboradores, traduzida no clima humano das organizações.” (GRAÇA, 1999, p.9). O estudo deste conceito traz informações como a motivação e a satisfação dos funcionários. Desconhecer estas informações pode afetar fatores como eficiência, desempenho e produtividade da organização, pois quanto mais satisfeitos e motivados os colaboradores, maior o rendimento e a qualidade do trabalho. Portanto, é necessário medir o nível de satisfação entre os colaboradores, e tomar ações para que este nível seja sempre o mais alto possível. Para auxiliar nesta tarefa, existe a pesquisa de clima organizacional, método bastante utilizado pelas empresas e que será focado neste trabalho. É um método de avaliação do clima organizacional e mensuração do índice de satisfação entre os colaboradores, que visa o pleno aproveitamento dos recursos e maior eficiência no desempenho da organização.

Em consulta a uma empresa que utiliza este tipo de pesquisa desde 2005, verificou-se que o setor de recursos humanos carece de um sistema informatizado inteligente capaz de auxiliar neste processo. Os resultados destas pesquisas são armazenados em planilhas, o que dificulta uma análise mais detalhada pelos avaliadores.

Um dos objetivos da pesquisa organizacional é aumentar a motivação dos funcionários. Portanto, é fundamental que se busquem ações baseadas nos resultados da pesquisa, para que seja percebido o quanto a empresa se importa com a opinião e o bem estar de seus colaboradores. Pois, se nada for feito, as consequências podem ser inversas, desmotivando ainda mais as pessoas que foram alvo da pesquisa. Para que estas ações possam ser adotadas mais rapidamente, seria de grande contribuição a adoção de uma ferramenta que auxilie na interpretação destas informações e agilize a tomada de decisão.

Um método de análise de informações e obtenção de conhecimento a partir de um volume de dados é a mineração de dados, também conhecida como data mining e garimpagem de dados. “Data Mining é o processo de seleção, exploração e modelagem de uma grande quantidade de dados a fim de descobrir tendências ou relações desconhecidas com o objetivo de obter resultados claros que auxiliem o usuário final.” [tradução nossa] (GIUDICI, 2004, p.2). A mineração de dados vai além de uma simples consulta, pois não se prende aos dados que estão relacionados. Utiliza algoritmos que comparam dados sem relação aparente, obtendo informações antes desconhecidas. Cada algoritmo possui uma forma diferente de processar as informações, sendo aplicado a problemas diferentes. Segundo Barbieri (2001, p.178) é possível, por exemplo, obter padrões de comportamento de clientes, ações fraudulentas em cartões de crédito ou seguradoras.

A mineração de dados é uma fase da descoberta de conhecimento em bancos de dados, também conhecido como KDD (Knowledge Discovery in Databases) .

[...] KDD se refere a todo processo de descobrimento de conhecimento1 útil dos dados, enquanto Data Mining se refere a aplicação de algoritmos para a extração de informações dos dados, sem os passos adicionais do KDD (como incorporar conhecimento e interpretação dos resultados). Esses passos são essenciais para garantir que informação útil (conhecimento) esteja sendo obtida dos dados. [...] Desta forma, o processo de buscar e interpretar informações dos dados é o processo de KDD, geralmente interativo e iterativo, que envolve a repetida aplicação de específicos métodos ou algoritmos de Data Mining, e a interpretação das informações geradas por estes algoritmos. [tradução nossa] (FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, 1996, p.4).

O conceito de data warehouse (armazém de dados) ou data mart (armazém de dados de menor porte) pode ser complementado com a utilização de data mining:

A proposta de um data warehouse é sustentar a tomada de decisão com dados. A data mining pode ser usada em conjunto com o data warehouse para auxiliar certos tipos de decisão. [...] Data mining auxilia na obtenção de novos padrões que não poderiam ser encontrados simplesmente pesquisando ou processando dados ou metadados no data warehouse. O uso de data mining é fortemente recomendável desde o início, na fase de projeto do data warehouse. (ELMASRI, 2005, p.624)

Ainda segundo Elmasri (2005), data mining tem sido apontada como uma das tecnologias mais promissoras para o futuro próximo. O autor cita também os cinco modos de descoberta de conhecimento durante o data mining:

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