People analytics: retenção de talentos em instituições públicas

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Ferreira, Enio Mathias
• Orientador(a): Pimenta, Roberto da Costa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Gestão de Pessoas; People Analytics; Retenção de Talentos
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/34755

Objetivo: O presente trabalho considera a importância de investir em pessoas para obter resultados provenientes de profissionais qualificados e negócios sustentáveis. Assim, estabelece como objetivo investigar como os preditores sociodemográficos podem ser efetivamente identificados nas práticas de People Analytics para auxiliar na retenção de talentos. Buscando atender ao objetivo, foi realizada revisão de literatura sobre o tema apoiada em análise de dados sociodemográficos de uma população de 2.540 funcionários que se desligaram de uma instituição pública federal, no período de 10/2020 a 10/2022. Metodologia: Aplicando a metodologia quantitativa, foram utilizadas técnicas de People Analytics para identificar correlações entre variáveis preditivas. A metodologia envolveu procedimentos de coleta, limpeza, análise, interpretação e tratamento dos dados com aplicação de hipóteses. O presente trabalho tem como foco dados relevantes que foram obtidos internamente pela instituição e composta por informações sociodemográficas, como sexo, idade de admissão, escolaridade, tempo de vínculo, estado civil, quantidade de dependentes, formações acadêmicas, previdência e plano de saúde. Essas variáveis foram usadas no estudo de desligamento do funcionário, investigando as possíveis associações entre essas variáveis e o tempo de permanência na instituição. Resultado: Como resultado da pesquisa, identificou-se que preditores sociodemográficos como o vínculo ao plano de previdência privada, o maior nível de escolaridade, o maior número de dependentes e matrimônio, apresentaram uma relação positiva para a permanência dos funcionários na instituição. Em relação à variável idade de admissão, observou-se uma correlação negativa com o tempo de permanência. Os preditores sociodemográficos, quantidade de graduações feitas pelos funcionários e sexo, não apresentaram relevância estatística na presente pesquisa. Os dados referentes ao plano de saúde demonstram que a adesão pelo funcionário não reflete em aumento de sua permanência na instituição. Contribuições: O estudo detalhado dos resultados, além de contribuir para a literatura, fortalece a posição do People Analytics como uma solução essencial na elaboração de políticas de gestão de pessoas. As conclusões deste estudo indicam que a identificação de preditores sociodemográficos pode embasar decisões estratégicas, impactando positivamente tanto o desempenho individual do funcionário quanto a sua permanência, proporcionando sustentabilidade. A utilização destas informações, como as observadas na presente pesquisa, com a adequada aplicação de técnicas de People Analytics, proporcionará conhecimento para levar as instituições a terem vantagens competitivas e resultados provenientes de seu capital humano. Originalidade: O tema People Analytcs é recente e com muito ainda a ser explorado. A originalidade da pesquisa está em atualizar a discussão sobre o tema, direcionando para uma investigação acerca de como o People Analytics pode ser aplicado para elevar a qualidade e a assertividade das práticas relacionadas a retenção de talentos, conforme metodologia descrita neste trabalho.