Alocação eficiente, human resource analytics (HRA) e instrumentos psicométricos numa análise preditiva de engajamento: fugindo do óbvio para aumentar a eficiência do Estado

dc.contributor.advisorBeltrão, Kaizô I.
dc.contributor.authorJorge Junior, Lincoln Moreira
dc.contributor.memberGaetani, Francisco
dc.contributor.memberGadelha, Sérgio Ricardo de Brito
dc.contributor.unidadefgvEscolas::EBAPEpor
dc.date.accessioned2022-07-05T12:51:11Z
dc.date.available2022-07-05T12:51:11Z
dc.date.issued2022-06-20
dc.description.abstractDiante de um cenário de redução do quadro de servidores na Administração e pressão sobre o alto custo da folha de pessoal no orçamento público, este trabalho busca investigar se a melhor alocação do servidor público, medida a partir de testes psicológicos, pode levar ao aumento do engajamento, assumindo-se que o aumento deste está relacionado positivamente à produtividade. Esta tese também aponta para a necessidade de uma mudança no modelo de tomada de decisão sobre os processos de Gestão de Recursos Humanos, abandonando um modelo intuitivo para adotar um modelo baseado em análise de dados, conhecido como Human Resource Analytics. Trata-se de uma pesquisa quantitativa de caráter exploratório, a qual emprega análise fatorial exploratória e regressão linear para avaliar aspectos preditivos e multivariados dos construtos estudados, valendo-se de instrumentos psicométricos aplicados aos servidores em exercício na Secretaria do Tesouro Nacional. Os resultados demonstraram que a melhor alocação pode ser um bom preditor para o aumento do engajamento e que mesmo quando os servidores estão alocados de acordo com seu perfil, caso os aspectos motivadores não sejam observados pela gestão, o engajamento pode ser comprometido, necessitando de uma atenção sistemática e contínua por parte da Administração. Fatores específicos do órgão em foco e o tamanho da amostra analisada remetem à necessidade de estudos posteriores para que os resultados permitam uma generalização para todo o setor público brasileiro. A introdução dos elementos propostos nesta pesquisa tem como característica principal o seu aspecto inovador, apresentando-se como alternativas às soluções velhas e ineficientes para os problemas antigos nessa seara. A combinação desses elementos com novas tecnologias, como Machine Learning e Big Data, tem potencial para alçar a Gestão de Recursos Humanos a uma atuação preditiva de alto valor agregado com impacto significativo nos custos envolvidos com pessoal dentro da Administração Pública, revertendo-se em benefício direto, em última instância, para sociedade.por
dc.description.abstractFaced with a scenario of public reduction in the number of civil servants in the Administration and pressure on the high cost of the payroll in the public budget, this work should investigate if the best allocation of the civil servant, measured by psychological tests, can lead to increased engagement, assuming that this growth has a positive feedback with the productivity. This thesis also points to the necessity for a change in the decision-making model on Human Resource Management processes, leaving an intuitive model for a model based on data analysis, known as Human Resource Analytics. This is an exploratory quantitative research with applys exploratory factor analysis and linear regression to evaluate predictive and multivariate aspects of the studied constructs using the psychometrical instruments applied to civil servants in the National Treasury. The results demonstrate that a better allocation can be a good predictor for increased engagement, even when civil servants are allocated according to their profile, if motivated aspects are not observed by the management, the engagement can be compromised, requiring systematic and continuous attention by the Administration. Specific factors of the National Treasury project and the analyzed sample size refers to the need for the set of studies so that there can be a generalization to all Brazilian public sector. The introduction of the elements proposed in this research has as its main characteristic its innovative aspect, presenting itself as alternatives to the old and inefficient solutions for the ancient problems in this area. Elements with new technologies, such as Machine Learning and Big Data, have the potential to elevate these Human Resource Management to a predictive performance of high added value with a significant impact involved with personnel within the Public Administration, reverting to a direct benefit, ultimately, for the society.por
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10438/32191
dc.language.isopor
dc.subjectAlocação de pessoalpor
dc.subjectEngajamentopor
dc.subjectEficiênciapor
dc.subjectInovaçãopor
dc.subjectRecursos humanospor
dc.subjectHuman Resource Analyticspor
dc.subjectPeople Analyticspor
dc.subjectDISCpor
dc.subjectPsicologiapor
dc.subject.bibliodataMobilidade de pessoalpor
dc.subject.bibliodataBrasil - Servidores públicospor
dc.subject.bibliodataMotivação no trabalhopor
dc.subject.bibliodataServiço público - Administração de pessoalpor
dc.titleAlocação eficiente, human resource analytics (HRA) e instrumentos psicométricos numa análise preditiva de engajamento: fugindo do óbvio para aumentar a eficiência do Estadopor
dc.typeDissertationeng
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