Uma análise exploratória sobre o uso das competências em analytics na gestão de projetos

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: PINTO, Daniel Fernandes
• Orientador(a): ALENCAR, Luciana Hazin
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Engenharia de Produção; Gestão de projetos; Gerente de projetos; Competências; Analytics
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40735

Devido à constante evolução digital, a forma de trabalho das organizações e das pessoas têm sofrido mudanças, inclusive na gestão dos projetos. Junto a isso, um aumento exponencial no volume de dados produzidos tem ocorrido, trazendo a necessidade de habilidades para trabalhar e analisar estes dados, gerando desafios e oportunidades nos processos de tomada de decisão. Este trabalho tem como objetivo explorar a importância do uso, no gerenciamento de projetos, de uma abordagem de análise de dados conhecida como analytics, que reúne competências e métodos de estatística, pesquisa operacional, ciência da computação e ciência de dados. A partir de uma revisão da literatura, foram apresentados trabalhos associados tanto às competências de gestão de projetos como também de analytics, e, então, evidenciadas as principais aplicações conjuntas destas competências e seus resultados. Além disso, foram realizadas entrevistas semi-estruturadas com gerentes de projetos e líderes de PMO do mercado, a fim de avaliar seus níveis de competências em analytics. Como resultado, foram apresentadas aplicações e benefícios do uso de analytics pelos gerentes de projetos, dentre análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas, além de métodos de apoio à decisão nas diversas áreas de conhecimento da gestão de projetos, como o uso de métodos de decisão multicritério para uma melhor seleção de portfólios e fornecedores; uso de sistemas, ferramentas de Business Intelligence e dashboards na gestão de portfólio, facilitando, também, a comunicação de informações com as partes interessadas; uso de ferramentas de análises estatísticas e Big Data na definição de estimativas mais precisas e um melhor controle de riscos e qualidade; uso de algoritmos de otimização de custos e recursos na construção de cronogramas; uso de inteligência artificial e machine learning na melhoria de previsões; além do aumento da eficiência do trabalho dos gerentes de projetos através da automação de atividades por meio de sistemas computacionais, dentre outros. Ainda, o resultado das entrevistas reforçou a importância deste trabalho ao apresentar o baixo nível das competências e uso das técnicas de analytics pelos participantes, levantando a oportunidade do desenvolvimento destas competências, melhorando, assim, o processo de tomada de decisão e, consequentemente, o desempenho e o sucesso na gestão dos projetos.