universidade cândido mendes instituto a vez do mestre pós

UNIVERSIDADE CÂNDIDO MENDES
INSTITUTO A VEZ DO MESTRE
PÓS-GRADUAÇÃO LATU SENSU
ANÁLISE TÉCNICA DE CURRÍCULOS UTILIZANDO OS CONCEITOS
SOBRE MINERAÇÃO DE DADOS PARA GERAÇÃO DE INTELIGÊNCIA
COMPETITIVA NAS ORGANIZAÇÕES: UMA ABORDAGEM DA
TECNOLOGIA DE INFORMAÇÃO EM FAVOR DA SELEÇÃO E
RECRUTAMENTO DE CANDIDATOS EM RECURSOS HUMANOS.
Cristiano José Mariotti Martins
Orientadora: Profª. Fabiane Muniz
Rio de Janeiro
2015
2
UNIVERSIDADE CÂNDIDO MENDES
INSTITUTO A VEZ DO MESTRE
PÓS-GRADUAÇÃO LATU SENSU
ANÁLISE TÉCNICA DE CURRÍCULOS UTILIZANDO OS CONCEITOS
SOBRE MINERAÇÃO DE DADOS PARA GERAÇÃO DE INTELIGÊNCIA
COMPETITIVA NAS ORGANIZAÇÕES: UMA ABORDAGEM DA
TECNOLOGIA DE INFORMAÇÃO EM FAVOR DA SELEÇÃO E
RECRUTAMENTO DE CANDIDATOS EM RECURSOS HUMANOS.
Cristiano José Mariotti Martins
Monografia
apresentada
ao
Instituto A Vez do Mestre como
requisito parcial para obtenção do
título de Especialista em Gestão de
Recursos Humanos.
Orientadora: Profª. Fabiane Muniz
Rio de Janeiro
2015
3
AGRADECIMENTOS
Acima de tudo, a DEUS pela
oportunidade de estar vivo com
saúde para realizar o curso e me
aperfeiçoar constantemente, tanto
como profissional quanto como
pessoa. À minha mãe, família e
amigos do peito, por todo apoio
durante este curso. À instituição,
pela oportunidade de capacitação.
Às minhas tutoras, Professoras
Narcisa Melo e Fabiane Muniz pela
compreensão e orientação aplicada
com toda eficácia.
4
DEDICATÓRIA
Ao meu pai (em memória), à minha
mãe e à minha filha Manuela, que é
a inspiração especial de minha
vida: por ela eu encontro razões
para que o mundo valha a pena, e
estar vivo para estar com ela é uma
dádiva que só DEUS é capaz de
proporcionar.
5
EPÍGRAFE
Porque melhor é a sabedoria do que
as joias; e de tudo o que se deseja
nada se pode comparar com ela.
(Bíblia Sagrada – Provérbio 8:11)
6
RESUMO
Esse presente trabalho de pesquisa acadêmica visa esclarecer sobre como a
utilização da Tecnologia de Informação - através de software(s) para mineração de
dados (estruturados e de não-estruturados, nesse último caso, de textos) - por parte do
Departamento de Recursos Humanos da empresa contratante pode ser útil para a seleção
de candidatos a uma determinada vaga de emprego, no processo de busca por
candidatos que preencham o perfil técnico de uma determinada vaga oferecida através
da sua prévia análise curricular, de forma a gerar conhecimentos para triagem e
convocação dos candidatos julgados como mais bem qualificados tecnicamente para as
demais fases do processo de Seleção de Pessoal. A pesquisa visa, ainda, esclarecer sobre
a importância da formação de um corpo colaborador qualificado para os diversos
departamentos da organização, pois acredita-se que a obtenção de vantagens
competitivas para uma empresa com relação às outras marcas concorrentes já começa a
partir do momento em que a empresa dispõe de um corpo colaborador com qualidade e
que creia em seu próprio sucesso profissional e no da marca no qual colabora com seus
serviços, em uma relação de profunda sinergia recíproca entre ambas as partes. Com
isso, essa formação desse corpo qualificado já se inicia a partir da boa seleção de
candidatos, e para tanto, os recursos de Tecnologia entram como aparato para as fases
de Recrutamento e Seleção de Pessoal, a começar pela divulgação através das mídias
sociais digitais e a dar prosseguimento com a captação e seleção de currículos, de forma
ágil e eficiente. Durante o trabalho, serão apresentados softwares para mineração de
textos com exemplos a serem utilizados pelas empresas que assim desejarem e, ao final,
serão feitas considerações finais a respeito do uso da Tecnologia de Informação em
favor da geração de conhecimentos e da vantagem competitiva para a marca; e sobre
bases curriculares uma vez submetidas aos seus tratamentos, além de propostas deixadas
como herança para pesquisas futuras, tanto para os acadêmicos de Gestão em Recursos
Humanos quanto para os da área de Tecnologia da Informação.
7
METODOLOGIA
A metodologia utilizada neste presente estudo foi a pesquisa exploratória com
base no levantamento bibliográfico e webgráfico também, tendo o intuito de elucidar os
conceitos convergentes entre a prática ágil e eficiente da divulgação e coletagem de
currículos para Recrutamento e Seleção de Pessoal, e a boa prática da Tecnologia de
Informação e suas ferramentas computacionais implementadas objetivando a obtenção
de Inteligência Competitiva em Negócios através da Mineração de Bases de Dados NãoEstruturados (textos) curriculares para este tipo de trabalho, em favor dos Recursos
Humanos de uma empresa. Isto posto, a pesquisa proposta torna-se qualitativa, pois se
preocupa com a eficiência no processo da escolha dos currículos mais adequados que
irão prosseguir às demais etapas do processo de seleção. Trata-se de uma proposta que
envolve um estudo teórico - pois explica a natureza da Mineração de Dados e de Textos,
seus processos e como eles podem ser aplicados pelas empresas em tomadas de decisões
mais precisas. Os principais autores e teóricos utilizados para a realização dessa
pesquisa foram Chiavenato, Gomes e Braga, e Ebecken. Foi dado um enfoque na
correlação entre a necessidade de geração de Inteligência Competitiva em Negócios
através da formação de um corpo colaborador qualificado, tendo por princípio uma
seleção ágil e eficiente de candidatos, a se iniciar do processo de chamada por
currículos e triagem dos potencialmente mais habilitados tecnicamente aos cargos que
se propõem, e a participação da Tecnologia de Informação em benefício das tomadas de
decisão a serem feitas por parte dos Recursos Humanos sobre os resultados obtidos
nesse processo de mineração textual.
8
LISTA DE SIGLAS
RH - Recursos Humanos
SGBD – Sistema Gerenciador de Bancos de Dados
TI – Tecnologia da Informação
TIC – Tecnologia da Informação e Comunicação
9
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Etapas do processo de Data Mining................................................................41
Figura 2 - Tarefas de Mineração de Dados......................................................................43
Figura 3 - Seção “Trabalhe na Estácio - Docentes” do site oficial da Universidade
Estácio de Sá....................................................................................................................49
Figura 4 - Seção “Trabalhe Conosco” do site oficial do Centro Universitário
Abeu.................................................................................................................................49
Figura 5 - Seção “Trabalhe Conosco” do site oficial da Unicarioca................................50
Figura 6 - Modelo de Curriculum Vitae para preenchimento em arquivo.......................51
Figura 7 - Tipos de Descoberta de Conhecimento...........................................................53
Figura 8 - Statistica Text Miner, produzido pela Statsoft................................................57
Figura 9 - SAS Text Analystic...........................................................................................59
Figura 10 - PolyAnalyst: tela principal............................................................................61
Figura 11 - Rapidminer: tela principal.............................................................................62
Figura 12 - Suite Text Mining para Análise de Currículos: tela principal.......................64
Figura 13 - Tela de visualização dos resultados de Clustering para o software de Text
Mining desenvolvido por Caputo (2006) ........................................................................65
10
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO.............................................................................................................12
CAPÍTULO I - GESTÃO DE PESSOAS: IMPORTÂNCIA, CONCEITO,
HISTÓRICO E TECNOLOGIAS................................................................................15
1.1. A importância em saber gerir...................................................................................15
1.2 Referenciais teóricos.................................................................................................16
1.3. Histórico...................................................................................................................18
1.4. Atividades relacionadas............................................................................................20
1.5. A tecnologia em favor da gestão..............................................................................20
CAPÍTULO
II
-
INTELIGÊNCIA
COMPETITIVA
EM
FAVOR
DAS
EMPRESAS...................................................................................................................23
2.1. O porquê das vantagens competitivas.......................................................................23
2.2. Prospecção de talentos em Recursos Humanos (RH) ..............................................25
2.2.1. Etapas de um processo seletivo.............................................................................27
2.2.2. A importância do Recrutamento e seleção de pessoal...........................................30
2.3. Gestão de Talentos como vantagem competitiva.....................................................32
2.4. Outras considerações................................................................................................34
CAPÍTULO
III
-
DATA
MINING:
CONCEITOS,
IMPORTÂNCIA
E
APLICAÇÕES...............................................................................................................36
3.1. Extração de conhecimento........................................................................................36
3.2. Dados, informações e conhecimento........................................................................37
3.3. Mineração de dados..................................................................................................38
3.4. Processo e atividades da descoberta de conhecimentos...........................................39
3.4.1. Extração de padrões e avaliação............................................................................42
CAPÍTULO IV - MINERAÇÃO DE DADOS TEXTUAIS EM FAVOR DOS
RECURSOS HUMANOS..............................................................................................46
4.1.
Análise
de
um
processo
seletivo
tutorado
pela
Tecnologia
de
Informação.......................................................................................................................46
4.2 Recrutamento e Seleção de Pessoal...........................................................................47
11
4.2.1. Da divulgação da oferta e submissão do currículo................................................48
4.2.2. Da análise de currículos através de software.........................................................52
4.2.2.1. Mineração de textos (Text Mining) ....................................................................52
4.2.2.2. Prospecção documental......................................................................................55
4.2.2.2.1. Classificação Não-Supervisionada de Documentos (Clustering) ...................58
4.2.3. Exemplos de softwares para aplicação de Text Mining.........................................59
4.2.3.1. PolyAnalyst.........................................................................................................61
4.2.3.2. Rapidminer.........................................................................................................62
4.2.3.3. Text Mining Suite para Análise de Currículos....................................................63
4.2.3.4. Softwares on demand..........................................................................................64
CONSIDERAÇÕES FINAIS........................................................................................64
5.1. Sobre a tutoria tecnológica para o processo seletivo................................................68
5.2. Sobre o preparo para o uso da tecnologia pelos responsáveis pelo processo
seletivo.............................................................................................................................69
5.3. Herança para trabalhos futuros.................................................................................69
REFERÊNCIAS.............................................................................................................73
12
INTRODUÇÃO
O presente estudo aborda a possibilidade da utilização da Tecnologia de
Informação, por parte das empresas, para facilitar a prospecção eficiente de candidatos
com boa qualidade técnica, através da análise de currículos utilizando os conceitos
sobre Mineração de Dados Textuais (Text Mining) implícitos em softwares
computacionais em favor da Descoberta de Conhecimentos (Knowledge Discovery ou
KD) e da Inteligência Competitiva em Negócios (Business Intelligence), durante um
processo de Recrutamento e Seleção de Pessoal em Recursos Humanos.
Nos dias atuais em que a concorrência entre marcas é bastante acirrada e chega a
ser agressiva, possuir um corpo de colaboradores em seu quadro funcional, com
capacidades técnica e pessoal, abertos ao crescimento de suas carreiras dentro da
empresa em função do desenvolvimento de novas habilidades e de outros valores
humanos essenciais para si próprio e para o exercício de sua profissão constitui-se em
um dos sustentáculos da empresa visando sua sustentabilidade em um patamar
diferenciado, pois além de a marca obter retorno em produtividade, há também sua
admiração difundida em seu quadro funcional, fazendo com que o tratamento de seus
colaboradores para com a mesma seja muito mais do que uma relação profissional
somente, mas uma relação de respeito e cumplicidade. Possuir, portanto, recursos
humanos que sejam parceiros da marca no qual colaboram constitui-se numa estratégia
que, perante outras marcas concorrentes, pode-se tornar uma vantagem competitiva
perante as que, ainda, não possuam essa visão de valorização de seu próprio pessoal.
Isto posto, de uma forma geral, as empresas investem na prospecção de talentos,
muitas vezes tornando seus processos de seleção mais rigorosos para que se preencham
suas vagas com os candidatos cujos perfis se julguem ser os mais habilitados àquelas
funções ofertadas. Esse processo de seleção costuma-se iniciar através de uma análise
sobre o Curriculum Vitae dos candidatos, e dessa forma é feita uma triagem inicial para
que os perfis que mais se adequam ao cargo oferecido sejam selecionados, e a partir daí,
outras etapas no processo de seleção sejam executadas, como entrevista, dinâmica de
grupo, exame psicotécnico, prova de exposição oral (no caso dos candidatos às vagas de
instrutores ou professores, por exemplo) entre outras.
Com a evolução da tecnologia de informação no Século XXI, há mecanismos
oriundos de desenvolvimento tecnológico, também, na área de Inteligência Competitiva,
13
através de estudos e aperfeiçoamentos de softwares de Informática capazes de
realizarem processos de extração de conhecimentos sobre bases de dados, textos ou até
mesmo na própria Internet. O nome central dessa linha de pesquisa interdisciplinar e
bastante empregada em Business Inteligence é Data Mining, que possui extensibilidade
com Text Mining, que visa tratar a respeito da descoberta de conhecimentos sobre bases
de textos - conhecidos também como dados não-estruturados.
De forma a se unir as necessidades da empresa em ter, em seu quadro funcional,
colabores tecnicamente qualificados adequados ao perfil traçado pela própria e os
recursos de Tecnologia de Informação desenvolvidos para prover às organizações uma
possibilidade de ganho competitivo dentre as marcas concorrentes por uma “fatia” de
mercado consumidor, há a possibilidade da aplicação dessa tecnologia, pelo menos, em
uma triagem inicial dos currículos de candidatos. Assim sendo, a utilização da
Tecnologia de Informação - através desse(s) software(s) para mineração de dados
(textuais, inclusive) - por parte do Departamento de Recursos Humanos da empresa
contratante em favor da seleção de candidatos a uma determinada vaga de emprego é a
questão central desse tema. Busca-se, portanto, a resposta a respeito de como essa
tecnologia pode ser usada no auxílio a esse processo de recrutamento e seleção de
candidatos que preencham o perfil de uma determinada vaga oferecida através de
argumentos baseados nos estudos sobre as atribuições que são delegadas ao
Departamento de Recursos Humanos e sobre as aplicações computacionais
desenvolvidas para esses fins de prospecção tecnológica por análise documental.
São objetivos centrais, portanto, dessa pesquisa: compreender os recursos
tecnológicos orientados à Inteligência Competitiva, e a forma como alguns desses
recursos - focando o software de Informática para esse determinado fim - pode ser
aplicada pelos profissionais responsáveis do departamento de Recursos Humanos em
favor da extração de padrões, visando uma seleção de currículos de candidatos a uma
determinada vaga de forma mais bem enquadrada ao perfil técnico que a empresa deseja
a quem for preencher a essa vaga, otimizando o trabalho de seleção tanto na eficiência
dessa triagem inicial de seleção quanto na redução do tempo e trabalho gastos em ler e
analisar comparativamente as habilidades técnicas contidas em tais currículos
submetidos ao processo de seleção.
Como objetivos mais específicos, a presente pesquisa visa realizar uma reflexão
sobre o histórico e a importância da valorização dos Recursos Humanos por parte das
14
empresas nos dias atuais (Capítulo 1); explicar sobre a importância da obtenção de
vantagens competitivas por parte das empresas através dos estudos e técnicas, em
especial, computacionais desenvolvidas para Inteligência Competitiva e de Negócios
(Capítulo 2); explicar de forma clara como funciona os processos de Data Mining
(Mineração de Dados) em favor da Inteligência Competitiva e como as empresas podem
utilizar esses processos e tecnologias desenvolvidas na otimização de seus processos e
tomadas de decisões (Capítulo 3); explicar de que forma os softwares desenvolvidos
para esse tipo de prática de prospecção de dados pode auxiliar ao departamento de
Recursos Humanos na busca pelos candidatos que mais se enquadram no perfil técnico
desejado a uma determinada vaga oferecida pela empresa (Capítulo 4); e por fim,
apresentar as considerações finais sobre essa prática e deixar sugestões para que
trabalhos futuros possam ser feitos em decorrência do presente estudo proposto
(Capítulo 5).
15
CAPÍTULO I
GESTÃO DE PESSOAS: IMPORTÂNCIA, CONCEITO,
HISTÓRICO E TECNOLOGIAS
1.1. A importância em saber gerir
Uma organização (empresa) existe para prestar serviços e atender às
necessidades de seus contratantes (clientes), tendo em um mercado capitalista como
retorno tangível (mensurável) o lucro sobre seus produtos vendidos e / ou serviços
prestados, de forma a garantir sua sustentabilidade financeira e gerar empregos para o
mercado de trabalho; e como retorno intangível (incomensurável) o respeito e a
fidelidade de sua marca em relação ao cliente, que uma vez satisfeito com o seu produto
/ serviço, há boas chances dele continuar a consumí-la, sem ter de perdê-lo para as
empresas concorrentes diretas do mercado consumidor.
Por essa razão, é de extrema importância para a empresa dispor, em seu corpo de
colaboradores (profissionais contratados) de pessoas (Recursos Humanos) das mais
diferentes habilidades, capazes de desempenhar as tarefas necessárias para o
funcionamento da organização, com parceria e consciência entre ambos os lados:
empresa e colaboradores.
Torna-se necessário, então, que haja um nível de organização na empresa,
deixando muito claro a todos os envolvidos sobre as divisões hierárquicas, os papeis de
cada colaborador, a importância de se executar uma tarefa delegada com compromisso e
satisfação por exemplo; mas também dando não somente o retorno financeiro necessário
para a vida de qualquer colaborador, como ainda o “algo a mais”, assim considerado
em outras décadas.
Esse “algo a mais”, nos dias atuais, pode se tornar um forte argumento para que
a empresa possa ter, em si, um corpo colaborador sabedor de suas tarefas, ciente de que
sua profissão está sendo valorizada e que ele, colaborador, pode angariar saltos maiores
na empresa através de um plano de valorização profissional contínuo (plano de
carreira), que lhe traga garantias maiores de durabilidade, conforto e bem estar,
entregando-se para o exercício profissional e obtendo a valorização justa e a
16
possibilidade de crescimento dado pela empresa, em uma relação de reciprocidade no
qual ambas as partes saem beneficiadas com essa parceria.
Por esses motivos elencados, Gestão de Pessoas torna-se uma atividade
considerada da mais alta importância para um ambiente organizacional na atualidade,
pois engloba atividades que visam conscientizar, extrair habilidades, prover suporte e
qualificar as pessoas, de forma que as mesmas possam dar de si próprias o melhor
rendimento possível em favor de serviços prestados para a organização, de maneira
planejada e contínua, mantendo-as interessadas, compromissadas e estimuladas ao
longo do tempo de colaboração prestado.
Uma boa gestão sobre pessoas (Recursos Humanos) pode ser o diferencial para
uma empresa, pois inegavelmente o colaborador (trabalhador) satisfeito é capaz de
prestar os melhores serviços possíveis, e por isso é tão importante nos dias atuais que a
organização (empresa) se preocupe com a saúde física e mental de seus colaboradores,
em uma visão totalmente antagônica a de teorias advindas do século passado, no qual
muito se utilizava como jargão que “os problemas pessoais, a pessoa deve deixar da
porta da empresa para fora”, quando se sabe que, hoje, um colaborador não-satisfeito
ou com sua saúde física / mental abalados, com certeza, não terá um rendimento à altura
do oferecido por um colaborador satisfeito e com sua saúde amparada pela empresa no
qual faz parte.
1.2 Referenciais teóricos
Tais afirmações a respeito da gestão de pessoas numa empresa em pleno Século
XXI podem ser plenamente embasadas perante um contexto teórico prospectado sobre
obras consideradas de referência sob o ponto de vista da Administração, da Engenharia
de Produção e, também, da Gestão de Pessoas (Recursos Humanos). Tais cadeiras,
inclusive nas instituições acadêmicas, são bastante procuradas por quem goste de
trabalhar com valores sobre seres humanos e a relação entre eles e os processos; e que
visam ter um futuro promissor.
Chiavenato (2006, p. 10) apud Coradini e Murini (2009 p. 57) define gestão de
pessoas como sendo a função que permite a colaboração eficaz das pessoas para
alcançar os objetivos organizacionais e individuais.
17
Dutra (2009, p. 19) apud Coradini e Murini (2009, p. 57) descreve em seus
estudo que, com a gestão de seu desenvolvimento de sua competência profissional e de
sua carreira, as pessoas estão adquirindo consciência de seu papel e passam a cobrar de
si mesmas a gestão de sua carreira, e da sua empresa as condições objetivas de
desenvolvimento profissional.
Para Ribeiro (2005, p. 5) apud Coradini e Murini (2009, p. 57), os profissionais
de gestão de pessoas participam dos desafios mais relevantes da organização e
contribuem para o alcance dos objetivos organizacionais e individuais.
E ainda, citando Fischer e França (2002, p. 13) apud Coradini e Murini (2009, p.
58):
O desempenho que se espera das pessoas no trabalho e o modelo de
gestão correspondente são determinados por fatores internos e
externos ao contexto organizacional. Dentre os fatores internos,
destacam-se o produto ou serviço oferecido, a tecnologia adotada, a
estratégia de organização do trabalho, a cultura e a estrutura
organizacional.
Evidencia-se, portanto, que muito mais do que simplesmente um trabalho, uma
pessoa que tenha visão de futuro com relação à sua carreira profissional busca na
empresa no qual colabora, a cada dia que passa e de forma ininterrupta, um “porto
seguro” para seu crescimento profissional e, porque não, pessoal também. O próprio
colaborador comprometido, em pleno Século XXI, costuma dar maior atenção à sua
carreira, objetivando mais estabilidade - uma vez que contratado pela empresa - em
função de seus bons serviços prestados e de outros conceitos mais profundos e abstratos
que envolvem lealdade, fidelidade e cumplicidade, por exemplo; e tendo assim muitas
vezes uma relação muito mais do que puramente profissional, mas afetiva e harmônica,
também, com a empresa no qual trabalha.
Cada empresa possui sua própria forma de gerir aos seus recursos humanos e
processos, que vai de acordo com sua natureza, maturação perante o mercado, sociedade
e meio ambiente no qual está submetida, além do uso da Tecnologia de Informação e
Comunicação (T.I.C.) em favor de uma gestão mais eficiente e segura de seus
resultados. Assim corrobora Chiavenato (2006, p. 8), que em sua obra afirma:
Gestão de pessoas (recursos humanos) é uma área muito sensível à
mentalidade que predomina nas organizações (empresas). Ela (gestão)
é contingencial e situacional, pois ela depende de vários aspectos,
como a cultura que existe em cada organização.
18
1.3. Histórico
De acordo com Viscaino e Estork (2007, p. 2):
O Departamento de Recursos Humanos surgiu (não com esse nome)
no século XIX, com a necessidade de “contabilizar” os registros dos
trabalhadores, as faltas e os atrasos. Os “Chefes de pessoal”, naquela
época, tinham como características a inflexibilidade, o estrito
seguimento das leis e eram conhecidos por serem donos de uma frieza
incalculável, principalmente na hora de demitir funcionários.
Houve, na época, o investimento em estudos e pesquisas, em especial Psicologia
Organizacional e Sociologia do Trabalho, para que os “chefes de pessoal” melhorassem
a maneira dura e ríspida, segundo a fonte, com os quais tratavam seus trabalhadores,
vendo-os como seres humanos e não tão somente como simples objetos de trabalho, que
uma vez que nada mais pudessem produzir para a empresa, eram demitidos de forma
fria, ao invés de se tentar resgatá-los através de políticas internas de incentivo e
aperfeiçoamento de seu trabalho, consequentemente, de sua produção. Ainda segundo
Viscaino e Estork (2007, p. 2), as grandes organizações foram as responsáveis pelas
primeiras mudanças, enxergando na valorização do material humano de trabalho o
caminho essencial a ser percorrido para a formação de um plantel de colaboradores com
alta capacidade de produção, uma vez que reconhecidas suas valiosas contribuições
profissionais.
Sendo assim, após a Revolução Industrial (meados dos Séculos XVIII até
meados do Seculo XIX) , em meados do século XX, as empresas começaram a dar mais
atenção com relação à área de Recursos Humanos, de modo a enxergar que suas
atividades requeriam mais do que somente utensílios e máquinas de produção, e sim,
uma análise mais bem apurada em torno das pessoas que trabalhavam para a empresa,
bem como de seus concorrentes diretos de mercado em produtos e / ou serviços
prestados. Há a cooperação, ainda, por parte do Engenheiro Frederick W. Taylor que,
segundo (VISCAINO E ESTORK, 2007), escreveu em seus livros, de 1903 e 1906, a
busca pela maximização da eficiência na produção. Seguindo seus passos, (VISCAINO
E ESTORK, 2007) cita Henri Fayol que lançou, em 1916, o livro “Administração Geral
e Industrial” citando, pela primeira vez, a divisão das funções do administrador:
planejar, organizar, coordenar, comandar e controlar.
19
Em princípio, foi atribuído o termo “Relações Industriais” ao setor que visava a
articulação entre capital e trabalho humano. Por volta dos anos 1950, tal nome passou a
ser conhecido como “Administração de Pessoal”, de tal forma que, com as mudanças
na sociedade da época, já não era mais possível focar somente as atenções sobre a
administração de conflitos de interesses pessoais entre os trabalhadores, mas sim, os
próprios trabalhadores, suas funções exercidas e seus comportamentos no ambiente de
trabalho.
Na década de 1960 com as leis do trabalho em vigor, os trabalhadores
começaram a ser considerados pelas empresas recursos de grande valia, de modo à
mesma enxergar sobre os próprios o potencial de trabalho capaz de levar a empresa ao
sucesso desejado pelo seu dono. Isto posto, o reconhecimento do sucesso da empresa no
potencial de trabalho demandado pelos seus trabalhadores contratados começava a
surgir, bem como formas atrativas de prover ao trabalhador um mínimo de condições e
de retorno necessários para que suas funções pudessem ser bem exercidas.
A partir da década de 1970, há o surgimento do conceito acerca de “Recursos
Humanos” que, por conseguinte, ganha força em substituição às denominações
anteriores citadas. Os trabalhadores continuam sendo considerados pelas empresas
como recursos de grande produtividade, mas já com o reconhecimento das próprias
como “capital intelectual”, obviamente com um nível de intensidade muito menor do
que nos dias de hoje. Porém, os mesmos trabalhadores já começam - nessa mesma
época citada - a ter uma maior participação em relação aos retornos e aos objetivos
cumpridos perante metas estabelecidas pela empresa empregadora.
Em pleno Século XXI, a cada dia mais torna-se como de grande importância o
valor atribuído às pessoas que colaboram profissionalmente com a instituição. O nome
“Gestão de Pessoas” ou “Gestão de Recursos Humanos” passa a ideia da importância
da empresa saber coordená-las, não somente sob a ótica de suas atuações profissionais,
como também de seus comportamentos, haja visto o senso comum de que a pessoa
colaboradora (trabalhador) bem consigo mesma e com a empresa faz a diferença nos
resultados obtidos para toda a equipe de trabalho, incluindo gerência, corpo de
colaboradores e agregados à instituição.
20
1.4. Atividades relacionadas
Muitos ainda se enganam com relação às funções exercidas pelos Recursos
Humanos em uma organização (empresa) em pleno Século XXI. Há pessoas que, de
forma equivocada, ainda julgue o Departamento responsável pelos Recursos Humanos
(RH) como um setor meramente responsável por conferir o ponto dos empregados
(colaboradores), realizar pagamentos - seja com acréscimos ou com descontos,
selecionar, admitir e demitir funcionários somente.
Obviamente, todas essas atividades citadas são de competência dos Recursos
Humanos, em muitas empresas. Contudo e tal conforme outrora comentado, a missão do
Departamento de RH vai muito além do que tão somente exercer um controle sobre
folha de ponto, fechamento de folha de pagamento de pessoal etc.
Na verdade, a primazia de um Departamento de RH é a da valorização de seu
material humano, ficando assim o próprio como um corresponsável pela carreira de seu
colaborador, prestando a devida assistência para que o próprio possa exercer suas
atividades da forma mais otimizada possível. Isto posto, é necessário que esse
colaborador sinta-se resguardado pela empresa nessa relação, e portanto, cabe ao
Departamento de RH a responsabilidade de gerir a essas pessoas, corresponsáveis
também, em uma relação mútua de troca, pelo sucesso da empresa no qual trabalha.
Tendo como objetivo fazer a ligação direta entre o planejamento estratégico de
pessoas com o planejamento estratégico da empresa e sua direção (de modo a levar às
tomadas de decisões em momentos oportunos), pode-se citar outras atividades de grande
importância a serem exercidas por um Departamento de RH: planejamento estratégico
de distribuição de pessoal, programação de necessidade de pessoal, análise do mercado,
pesquisa operacional por recursos humanos e orçamento de pessoal; cadastramento de
candidatos a emprego, seleção e recrutamento, movimentação de pessoal, cargos e
salários, avaliação de desempenho, acompanhamento de pessoal, e treinamento, entre
outras.
1.5. A tecnologia em favor da gestão
O crescimento tecnológico, em especial nas últimas duas décadas, otimizou as
práticas do trabalho das empresas, fazendo com que as mesmas substituíssem trabalhos
21
manuais por sistemas computacionais automatizados, de modo a ganharem agilidade e
maiores precisão / eficiência no desempenho de tarefas antes demoradas. Além disso,
coube às Tecnologias de Informação e Comunicação (T.I.C.) o trânsito das informações
de forma muito mais rápida. Hoje, as informações são propagadas mundo afora em
tempo real, pois a estrutura de recursos da Internet, em especial, são responsáveis por
manter a todos os seus usuários informados, interconectados e com a possibilidade de
obterem as respostas necessárias para suas dúvidas através desse grande depósito de
dados que se tornou a grande rede mundial de computadores, óbvio, tendo o usuário um
discernimento necessário capaz de fazer o próprio diferenciar informações úteis e
válidas de tantas outras que, por análise, conhecimento prévio e coerência, tendem a ser
falsas, fúteis ou, ainda, que não agreguem em nada de produtivo para si.
Nesse atual cenário do Século XXI, essa tecnologia deve ser uma parceira das
empresas, auxiliando na condução de uma gama de processos (de forma mais dinâmica
e segura, também), na qualidade de produtos e serviços prestados aos clientes, e muitas
vezes, na redução de custos sobre os mesmos. No Departamento de RH, as ferramentas
computacionais são utilizadas com o intuito de otimizar e facilitar as tarefas antes
demoradas, como por exemplo, uma folha de pagamento de pessoal. Nesse exemplo, é
inimaginável pensar-se, nos dias atuais, em se fechar uma folha dessa natureza que
contenha cem funcionários utilizando-se métodos manuais do século passado. Assim, a
informatização computacional desse tipo de atividade é capaz de dar às empresas os
recursos de tutoria tecnológicos necessários, minimizando prejuízos em função da perda
de tempo em tarefas, antes demasiadamente lentas e mais propensas ao erro humano.
Ainda assim, deve-se ressalvar que a Tecnologia de Informação e Comunicação
auxilia, porém, é incapaz de substituir (ainda) ao trabalho humano capacitado, tal como
cita Filadoro (2011):
Não há dúvida de que grande parte do sucesso e do crescimento da
economia mundial pode ser atribuída à indústria de Tecnologia da
Informação e seus acelerados avanços. No entanto, nenhuma
tecnologia é boa o suficiente se não existirem pessoas capacitadas para
desenvolver as atividades do trabalho.
Entre as áreas do conhecimento que se fazem valer do uso da Tecnologia de
Informação para a realização de suas atividades, concentra-se a gestão de Recursos
Humanos. Por sua vez, a Tecnologia da Informação e Comunicação (T.I.C.) é capaz de
produzir ferramentas computacionais da mais alta valia em favor da gestão: desde
22
softwares computacionais (muitos deles conectados à Internet) até recursos de hardware
dotados de interatividade e intercomunicados com outros sistemas computacionais
voltados para computadores pessoais. Há, ainda, as tecnologias de aplicações
computacionais e armazenamento de dados na própria rede mundial de computadores
(computação em nuvem).
Assim sendo, afirma-se que grande parte das atividades resolvidas pela Gestão
do Departamento de Recursos Humanos (citam-se: Administração de Benefícios,
Administração de Pessoal, Avaliações Funcionais, Cargos e Remunerações,
Contencioso Trabalhista, Folha de Pagamento, Medicina Ocupacional, Orçamento e
Metas, Ponto Eletrônico, Segurança do Trabalho, Treinamento e Desenvolvimento)
podem ser assistidas, nos dias atuais e em função do crescimento da Tecnologia de
Informação, por softwares computacionais, cada qual com sua finalidade, e todos
capazes de agilizar as tarefas, minimizar o tempo de retorno dos resultados desejados,
além de dinamizar as práticas corporativas e integrar os demais departamentos da
mesma organização ao próprio Departamento de RH.
Dentre as ferramentas tecnológicas produzidas, estão os softwares voltados para
Inteligência de Negócios (Business Intelligence, ou B.I.), tendo em vista a utilização por
parte da gestão de uma empresa (para Recursos Humanos também) para obtenção de
vantagens competitivas com relação aos seus concorrentes diretos em um mercado
capitalista agressivo e selvagem. Assim, a Tecnologia de Informação é capaz de
estabelecer um laço estreitado com a Inteligência de Negócios e com a Gestão, de onde
os profissionais responsáveis pelas tomadas de decisão podem se utilizar do que é
produzido em tecnologia, não somente no ambiente interno da empresa, como também
no ambiente externo, prospectando melhores informações para obtenção de melhores
conhecimentos e monitorando os passos dados por seus concorrentes diretos pelos
produtos e serviços, tal como será melhor descrito no capítulo seguinte dessa produção
monográfica.
23
CAPÍTULO II
INTELIGÊNCIA COMPETITIVA EM FAVOR DAS
EMPRESAS
2.1. O porquê das vantagens competitivas
Em um mundo onde a concorrência no mercado está a cada dia mais acirrada, as
empresas vêm tomando cada vez mais cuidados para que possa se manter competitiva,
com seu nome, produtos e serviços ofertados em evidência, querendo ao máximo
manter um padrão de qualidade capaz de atrair e manter seus clientes fidedignos com
sua marca.
Nesse cenário de alta competitividade, não basta somente oferecer o básico: o
perfil do consumidor no século XXI tem se mostrado com um grau de exigência cada
vez mais elevado, obrigando as empresas a concorrerem entre si por seu espaço, tendo
de a cada dia apresentar novidades, indo em busca de novas alternativas que despertem
o interesse dos consumidores de sua marca, garantindo assim tal fidelização desejada, e
não por um certo período, mas de forma duradoura.
Sob uma visão capitalista no mundo atual dos negócios, perder um cliente fiel
significa não somente a subtração pura e simples de um consumidor, e sim, a
possibilidade de outros mais consumidores serem influenciados por esse consumidor
perdido. O que seria, então, mais um aliado para propagação dessa marca passa, com
isso, a ser um adversário, na medida em que esse consumidor passará a indicar para seus
conhecidos a marca da empresa concorrente para consumo.
Com a expansão das Tecnologias de Informação e Comunicação (T.I.C.) e de
suas aplicações em favor de uma boa gestão, a divulgação das marcas, de seus produtos
e serviços prestados - seja ela de forma favorável ou não - ganha em agilidade e permite
aos clientes a postagem pública de elogios ou críticas em torno dela. Existem domínios
na Internet, inclusive, orientados a esse propósito. Errar, portanto, mais do que em
outros tempos não pode de forma alguma fazer parte do vocabulário das empresas que
zelam pelo seu próprio nome e que queiram sua própria sustentação e crescimento.
Em síntese, as empresas devem ir em busca de opções produtivas, ferramentas
físicas, tecnologias, metodologias, processos e também de material humano qualificado,
24
capazes de, através de uma combinação harmônica e sob uma gestão competitiva de
qualidade, devolver aos seus clientes os resultados desejados.
Tendo em vista essa realidade, não basta (também) para a empresa se prender a
paradigmas dela própria: há de mapear no mercado novos anseios por parte de seus
clientes, no sentido de alcançar o algo novo, por eles, pretendidos, chegando assim ao
desenvolvimento de inovações em produtos e serviços. Há, ainda, a necessidade de
monitorar seus concorrentes diretos, percebendo àqueles que estão a desenvolver
soluções alternativas diferenciais, de forma a se configurar como uma ameaça para si
própria. Tal como a afirmação a seguir:
Devido à competitividade dos mercados, já não basta compreender os
clientes. As empresas precisam começar a prestar muita atenção aos
seus concorrentes. Empresas bem-sucedidas projetam e operam
sistemas para obter informações contínuas sobre seus concorrentes.
(GOMES e BRAGA, 2004).
Nesse sentido, fica mais uma vez evidenciada a necessidade da empresa que
queira a sustentação de sua marca de não se prender a padrões e convicções que o
mercado consumidor julgue como ultrapassado, tampouco ignorar soluções que são
aplicadas por suas concorrentes diretas. É necessário se ter a observação e sensibilidade
necessárias para se perceber algo de novo em seus concorrentes, procurando assim
desenvolver novas soluções. Tal monitoramento de todo esse ambiente externo à
organização, em um exercício com maior grau de acurácia, permite à mesma empresa
ser proativa e captar soluções inovadoras antes de suas concorrentes a desenvolverem,
garantindo dessa forma o pioneirismo sobre um produto, um serviço ou até mesmo uma
técnica de fidelização lançada.
Um modelo conceitual de mercado sugere uma ação proativa por parte de uma
empresa no sentido de manter sua marca em evidência, gestando com eficiência e
qualidade seu ambiente interno junto aos seus colaboradores; adotando medidas quanto
à prospecção de novas alternativas que façam a diferença perante seus consumidores no
ambiente externo; usufruindo dos recursos provenientes das Tecnologias de Informação
e Comunicação (T.I.C.) para obter vantagens competitivas sobre seus concorrentes
diretos por seus produtos e / ou serviços prestados através de um amplo monitoramento
acerca do que vem sendo produzido no mercado consumidor, de preferência ao menor
custo de produção possível, permitindo dessa forma, também, a maximização dos
lucros, não somente através dos ajustes sobre os valores de consumo em razão do
25
melhoramento da qualidade do que a marca oferece, como também através do aumento
do número de consumidores fidelizados à mesma.
Outros componentes de uma organização fazem a diferença perante os
consumidores e os estimula para que sejam fiéis à marca escolhida: a transparência na
transmissão das informações, o atendimento, o desprendimento, o compromisso pela
satisfação ao cliente como exemplos.
Sabe-se, no entanto, que nada é fruto do acaso, e que para as empresas
mostrarem-se dessa forma é necessário, além de uma boa gestão, ter uma equipe de
colaboradores focada, compromissada enfim, satisfeita com a marca no qual prestam
seus serviços profissionais. Ter um balneário favorável à produção (e não somente por
obrigação meramente profissional) faz parte de um cenário mais acolhedor, de forma
que acredita-se, irrestritivamente, que não basta somente a qualificação profissional: o
colaborador deve gostar e estar feliz com a empresa no qual trabalha. Nesse sentido, é
de extrema importância que a organização saiba selecionar seus colaboradores. Tal
abordagem já fora descrita no Capítulo 1 dessa produção monográfica, tão somente
corroborando, nesse momento, e demonstrando que uma empresa que possua
colaboradores qualificados e satisfeitos com sua empregadora tender a render bem mais.
2.2. Prospecção de talentos em Recursos Humanos (RH)
Prospectar valores de qualidade é fundamental para o Departamento de Recursos
Humanos de uma empresa. Investir em novos talentos, qualificando-os através de um
plano de progressão de carreira, e em profissionais já reconhecidos com experiência de
mercado - de forma a mesclá-los entre si - é uma forma, também, de que a organização
possa antever às demais concorrentes e obter uma vantagem competitiva, ao longo do
tempo, em virtude da qualidade dos serviços prestados por seu corpo colaborador
profissional. Em uma analogia com um clube de futebol, por exemplo, é como se uma
determinada marca tivesse a capacidade de prospectar, entre tantos novos aspirantes a
novos talentos, um novo craque no naipe de um Lionel Messi (jogador argentino,
atualmente, no Barcelona, da Espanha) ou Cristiano Ronaldo (jogador português,
atualmente, no Real Madrid, da Espanha), que não somente venham agregar em grande
valor ao ambiente interno de produção, como também ser capaz de desenvolver
competências diferenciais de mercado em comparação às outras marcas concorrentes.
26
Sob a ótica do compromisso que o colaborador deve ter com a marca no qual
presta seus serviços, é importante que os colaboradores responsáveis pelo Departamento
de Recursos Humanos de uma organização possam ter o preparo suficiente, a
capacidade para prospectar e a habilidade necessária para aplicar técnicas eficazes para
reconhecer talentos durante um processo de seleção, visando a ocupação de vagas
ofertadas com profissionais que estejam o mais perto possível do perfil desejado pela
empresa, não somente atendendo aos critérios de qualificação técnica necessária para
um determinado cargo, como também atendendo a requisitos altamente desejáveis
contidos no currículo profissional oculto, como vontade de vencer na profissão,
capacidade intelectual para lidar com conflitos e problemas, fácil socialização,
capacidade de trabalhar em equipe dentre outros. Tal abordagem estabelece uma relação
direta entre selecionar um profissional qualificado e mantê-lo satisfeito em seu ambiente
de trabalho, constituindo-se em mais uma das formas de, através de sua organização
interna e com a captação de profissionais qualificados e comprometidos para suas
respectivas funções, obter essa mesma empresa uma vantagem competitiva frente aos
seus concorrentes diretos pelos clientes.
Em sua obra, Seperuelo (2015) comenta a respeito da questão do engajamento
de pessoas às causas de uma instituição para o qual colabora profissionalmente, e a
importância da liderança para que essas próprias possam, de fato, terem extraídos de si
seu potencial de trabalho em favor da marca no qual defende. Essa visão de parceria
passa pelo aspecto da gestão, que segundo o autor, é quem deve determinar os rumos
que a organização irá tomar e como deseja que essa própria seja reconhecida por seus
colaboradores e consumidores. Ainda em seus estudos, o autor cita o modelo de gestão
em três níveis: estratégico, tático e operacional, esclarecendo, ainda, que o nível
estratégico é composto por cinco leis atribuídas pelo autor como potencialidade pura,
doação, carma, intenção / desejo e liderança, ponderando sobre a importância das
mesmas para que os gestores, de forma estratégica, possam passar aos colaboradores no
sentido de que percebam o quanto pode ser importante uma relação de proximidade
entre empresa e colaborador em benefício de ambas as partes.
Ainda sobre o Recrutamento e Seleção de Pessoal em RH - etapa de suma
importância para qualquer instituição que zele pela sua marca - as vantagens
competitivas obtidas através das técnicas e processos empregados para Inteligência
Competitiva podem ser percebidas na medida em que bons profissionais contratados (já
27
amadurecidos na função no qual executa e para o qual foi selecionado) e outros
emergentes talentos são selecionados, deixando assim de colaborar para uma marca
concorrente e passando a prestar seus serviços de grande valia, com suas habilidades e
competências, para a empresa que lhes contrata, de modo a auxiliarem à mesma na
consolidação de seu nome dentro daquele determinado nicho. Não á toa, em seus
estudos, Gomes e Braga (2004, pg. 28) exemplificam as empresas J.P. Morgan,
Rockfeller, Microsoft e Sony como marcas que fazem uso desse framework há anos.
Assim, “Inteligência Competitiva é um processo ético de identificação, coleta,
tratamento, análise e disseminação da informação estratégica para a organização,
viabilizando seu uso no processo decisório” (GOMES E BRAGA, 2004, pg. 28). Em
seus estudos, Passos (2011) reforça essa ideia ao afirmar que Inteligência Competitiva
“é um programa sistemático de coleta e análise da informação sobre atividades dos
concorrentes e tendências gerais dos negócios, visando atingir as metas da empresa”.
A se valer da afirmativa anterior, nada mais adequado para um Departamento de
Recursos Humanos do que a capacitação de seus profissionais e o suporte de
ferramentas com fins competitivos para se identificar, coletar e, através de um processo
de seleção qualificado, tomar decisões favoráveis no sentido de selecionar profissionais
que estejam em conformidade com a visão da marca no qual esse setor representa.
2.2.1 Etapas de um processo seletivo
Pode-se definir seleção de pessoal em Recursos Humanos como um processo
que envolve a captação e escolha do profissional que melhor ocupará um determinado
cargo preenchendo a uma vaga que foi gerada, em curso normal, em função da
necessidade da empresa, através da comparação entre os atributos técnicos e
comportamentais dos candidatos pretendentes e comparando-os com as exigências desse
cargo no qual essa vaga foi aberta. Marras (2000, p.69) afirma em seus estudos que todo
o processo de recrutamento de pessoal tem início a partir de uma necessidade interna da
organização, no que tange a contratação de novos profissionais. Através da pesquisa
pelas informações em torno dos perfis candidatos, consegue-se gerar por meio de um
processo seletivo um prognóstico, de forma a possibilitar a decisão mais bem embasada
pela escolha do profissional que apresente, durante esse processo, o perfil técnico e
comportamental mais condizente com o que a empresa busca para esse cargo, levando-
28
se em consideração atributos importantes, como avaliação de seu potencial de
adaptação, desempenho e permanência na organização.
As etapas de um processo seletivo para preenchimento de novas vagas abertas
variam de empresa para empresa e costumar levar em conta atividades que visem a
detecção de habilidades profissionais e atitudes requeridas e consideradas ideais para a
empresa. Aires (2007) apud Baylão e Rocha (2014) afirma que as etapas de um
processo de Recrutamento e seleção de pessoal passa pela decisão de preenchimento de
um cargo e requisição de pessoal, definição do perfil da função no qual a empresa
necessita de um profissional para exercê-la, e escolha do tipo de recrutamento para uma
dada ocasião.
As técnicas a serem abordadas em um processo de Recrutamento e seleção de
pessoal variam de acordo com a filosofia de conduta da empresa - há empresas que
julgam ser mais necessários um tipo de técnica em detrimento de outro - tendo o
Departamento de RH, mais uma vez, o dever de aplicá-las e avaliar o perfil dos
candidatos conforme os retornos, por eles dados, no desempenho e na resposta de cada
um frente aos desafios propostos nesse processo. É facultada, portanto, a cada empresa a
escolha de como se dará a avaliação do perfil técnico e comportamental dos candidatos
concorrentes a uma vaga para um determinado cargo, assim como comenta Marras
(2000, pg. 69):
Recrutamento de pessoal é uma atividade de responsabilidade do
sistema de ARH e tem por finalidade a captação de recursos humanos
interna e externamente à organização, objetivando municiar o
subsistema de seleção de pessoal no seu atendimento aos clientes
internos da empresa.
Tal avaliação, em especial, comportamental costuma ser subjetiva, cabendo aos
responsáveis pelo Departamento de RH a avaliarem tais perfis, e verificando se os
mesmos se enquadram dentro do que a empresa deseja, considerando aspectos
importantes como suas missão e visão.
Normalmente, os profissionais responsáveis constituem, juntos, uma equipe
multidisciplinar de avaliação dos perfis, cada qual com uma incumbência própria, mas
com o compartilhamento de informações detectadas entre si, a respeito dos candidatos
selecionados a serem submetidos ao processo de seleção. É recomendável que nessa
equipe possua profissionais capacitados e, de preferência, com know-how de seleção
29
para análise do perfil técnico - geralmente, profissionais com competência para avaliar
as aptidões dos candidatos para o cargo específico no qual se candidatam - e
comportamental, podendo ser psicólogos do trabalho, de forma a ter uma noção mais
bem apurada em torno do que a personalidade do candidato possui de positivo - e,
também, de negativo, equilibrando os prós e os contras para que, ao final, chegue-se à
decisão se o próprio está ou não dentro do perfil comportamental desejado pela
empresa.
Quando surge a necessidade da contratação de um novo profissional a ocupar
um determinado cargo em uma empresa, a primeira medida recomendável é uma
entrevista com os gestores do departamento solicitante, com o objetivo de se definir o
perfil do profissional requerido e os moldes sob os quais a vaga será publicada. Logo a
seguir, vem a criação do anúncio para a vaga e a escolha do meio no qual será
publicada. Com os novos meios tecnológicos, torna-se possível e recomendável que tal
disponibilização do anúncio seja feita por meio digital, utilizando-se os canais
(domínios) na Internet para postagem (o próprio site da empresa se a própria possuir,
inclusive), além das redes sociais, caso a empresa possua algum perfil social cadastrado
em domínios públicos tais como Facebook, Linkedin, Twitter dentre outros.
Em uma abordagem posterior ao chamado pelos candidatos e à apreciação de
cada Curriculum Vitae submetido (seja pela postagem através do site da empresa, por
correspondência física ou eletrônica ou pela entrega pessoal), cabe aos responsáveis
pelo processo seletivo do Departamento de Recursos Humanos realizar uma triagem
sobre os tais, que consiste em uma minuciosa análise em torno das informações do
candidato, tais como sua formação acadêmica, experiência em profissões anteriores,
área de interesse, verificação da região em que reside e proximidade com a localização
de trabalho.
A seleção dos currículos para Recrutamento e posteriores etapas do processo vai
de encontro com as pretensões do que a empresa deseja para seus pretensos
colaboradores. Numa análise em primeira vista, é possível se detectar competências
técnicas nos conteúdos curriculares: seja pelas declaradas pelos candidatos, seja até
mesmo pela qualidade de seus textos, observando-se erros de ortografia, habilidade em
saber declarar suas próprias capacidades técnicas e intelectuais ou, ainda, pela elegância
do formato ao documento dado pelo candidato.
30
Tais competências declaradas, no entanto, em muitos casos carecem de
comprovação, podendo a empresa submeter os candidatos com currículos selecionados
a provas teóricas ou práticas, de forma comprobatória ao que os candidatos declararam.
Há empresas que, antes mesmo de chamá-los para as demais etapas presenciais do
processo seletivo, os submete a entrevistas preliminares por telefone ou por recursos de
comunicação tecnológica, tal como a utilização do Skype (MICROSOFT, 2015) para
vídeo-conferência, por exemplo.
Há empresas, entretanto, que já preferem ter o contato direto com os potenciais
candidatos às vagas oferecidas, e portanto, convocam os interessados (por telefone ou email, por exemplo) para entrevistas pessoais ou até mesmo em grupo, visando testar do
candidato aspectos comportamentais igualmente importantes como dicção, expressão
correta, clareza em suas colocações, capacidade em empregar a linguagem e de se
colocar em certos questionamentos, entonação de voz, jogo de olhares, consciência
comportamental ao meio de um grupo entre outros. Em uma equipe multidisciplinar de
seleção de candidatos em Recursos Humanos, a existência de um psicólogo ajuda,
nessas etapas, a identificar um pouco do perfil do comportamento de cada um.
Em caso de o RH optar pela utilização, também, da dinâmica de grupo como
uma das etapas do processo, os candidatos são submetidos a situações que permitam
avaliar aspectos como capacidade de concentração, de escutar, de se posicionar, de
trabalhar em equipe, iniciativa, dedicação, disciplina, pró-atividade, flexibilidade,
relacionamento e adaptabilidade às situações propostas durante a interatividade.
Outras etapas a serem utilizadas em um processo seletivo de candidatos podem
ser testes de aptidão emocional e psicológica (testes de raciocínio lógico, exames
psicotécnicos e de personalidade), redações no sentido de avaliar a capacidade de
raciocínio e escrita do candidato, e ainda testes de aptidão física (dependendo do cargo,
caso o mesmo exija vigor físico dos futuros colaboradores).
2.2.2. Importância do Recrutamento e Seleção de Pessoal
No tempo presente, ao se falar a respeito de recrutamento e seleção, deve-se
reconhecer as mesmas como das mais ricas ferramentas de gestão de pessoas nas
organizações, haja visto a visão já comentada de que a qualificação pessoal (ou a falta
de) reflete em todo o balneário, seja para o lado positivo ou para o negativo. É através
31
deste processo que as organizações estão percebendo a importância das pessoas que a
compõem, não como meros funcionários, mas como parceiros (GUIMARÃES &
ARIEIRA, 2005 APUD BAYLÃO E ROCHA, 2014), a fim da obtenção de tal
vantagem competitiva em relação às suas concorrentes diretas por vias da qualificação
de seu pessoal colaborador.
Ainda em seus estudos, Baylão e Rocha (2014, pg. 2) afirmam:
Atualmente, em um mundo de negócios onde há competitividade no
mercado, as empresas estão recrutando e selecionando profissionais
que vêm agregar valores e aumentar sua posição no ambiente
econômico a um nível de excelência interna e externa.
Sobre tais valores, é de extrema importância que um candidato a ocupar um
cargo em uma organização possa não somente ter um perfil técnico desejado pela
empresa, como também um perfil intelectual e emocional condizente com o que a
mesma considere como o ideal para seu corpo funcional. Assim, corrobora a citação
abaixo:
Hoje em dia um curriculum vitae impecável e altamente qualificado
não é um cartão de visita para que uma pessoa se candidate ao cargo
exigido pelas empresas. A capacidade técnica deve vir acompanhada
de um conjunto de competências, pois as empresas valorizam também
o potencial intelectual e emocional do candidato. São valores
avaliados que irão demonstrar sua capacidade de liderança, de trabalho
em grupo, tomadas de decisão, situações diferentes do dia a dia e
assim consolidar a imagem da empresa (BAYLÃO E ROCHA, 2014,
p.2).
Isto posto, recrutar e selecionar valores para o exercício profissional em uma
organização tornam-se, de fato, atividades da maior importância, pois nada melhor do
que a empresa dispor de colaboradores qualificados com habilidades diferenciadas e
comprometidos com seu trabalho profissional para que haja seu crescimento e
mantenha-se, com o tempo, em um patamar de hegemonia com relação aos seus
concorrentes. Em seus estudos, reforçam esse argumento Coradini e Murini (2009,
p.56):
O processo de recrutamento e seleção visa buscar, no mercado de
trabalho, os profissionais que mais se adequam ao perfil requerido pela
vaga a ser preenchida na empresa e busca demonstrar habilidades
necessárias para lidar com o ambiente competitivo e exigente das
empresas, formadas por um mercado dinâmico e disputado.
32
Segundo (GUIMARÃES E AREIA, 2005 APUD BAYLÃO E ROCHA, 2014,
pg. 4), “um recrutamento bem feito é sinônimo de economia para a empresa, pois,
através dele a organização não vai necessitar de treinamentos, visto que um
profissional capacitado intera-se rapidamente dos objetivos da organização”.
Fazendo uma comparação com Data Mining para Inteligência Competitiva
(cujos conceitos serão comentados nos próximos capítulos) em que a seleção de dados a
serem levados à formação da base de dados e, posteriormente, ao processamento influi
positivamente ou negativamente para a qualidade dos resultados a serem apresentados
ao final do processo, uma captação de profissionais com qualidade pode garantir para a
empresa - se bem gerida - um corpo profissional compromissado com seus deveres,
ciente de suas responsabilidades, com habilidades diversificadas, capacitados para
prover as competências que a empresa tanto precisa e, claro, o retorno em crescimento e
competitividade necessários perante a concorrência frente às demais empresas em sua
área de atuação.
2.3. Gestão de Talentos como vantagem competitiva
Se por um lado um planejamento bem elaborado para um processo de
Recrutamento e seleção de pessoal (que considera algumas etapas que são selecionadas
para serem aplicadas num processo de seleção de candidatos para as vagas a serem
ocupadas na empresa), sua eficiente aplicação e avaliação dos resultados obtidos são
capazes de captar os valores humanos necessários para preenchimento da vaga ofertada
para o cargo do quadro funcional da empresa, por outro cabe à uma gestão competente
por parte dessa mesma empresa contratante o estímulo necessário a esses mesmos
profissionais - após selecionados e contratados - para que se mantenham produtivos ao
longo do tempo, compromissados com a casa no qual presta seus serviços sentindo-se,
portanto, muito mais do que um simples prestador de serviços, e sim, um aliado à
instituição, de modo a construírem juntos - empresa e colaborador - uma relação de
cumplicidade e lealdade duradoura, em que nessa sinergia ambos crescem unidas em
torno de um ideal comum.
Logo conclui-se que, uma vez selecionados, outro passo da organização rumo ao
que deseja de melhor para que seus colabores possam extrair o máximo de suas
capacidades em favor da marca no qual representam é a gestão eficiente que deve ser
33
feita sobre seus recursos humanos e sobre seus talentos, também. Sobre essa
diferenciação entre RH e talentos, Júnior (2005) afirma:
Gerir Talentos é diferente de gerenciar Recursos Humanos. Deixa-se
para trás uma visão tradicional das pessoas como meros recursos
produtivos e se avança para uma visão inovadora em que as pessoas
são os talentos essenciais que diferenciam positivamente a organização
em seu mercado, resultando assim numa efetiva vantagem competitiva
organizacional.
Em contraponto com as visões mais tradicionais sobre o trabalhador na era em
que a manufatura sobrepunha os recursos provenientes da Tecnologia da Informação,
afirma-se que os profissionais que irão obter destaque em um ambiente empresarial
competitivo serão os que apresentarem maior capacidade de adaptação à visão da marca
no qual representa, mostrando-se ainda cumpridores da missão ostentada pela mesma
marca e com poder de inovação, através da constante qualificação e pesquisa por novas
soluções. Isso porque:
(...) numa época em que o conhecimento passou a ser considerado o
maior fator de vantagem competitiva para a organizações, devem ser
nas pessoas os maiores investimentos a serem realizados para se
alcançar a tão almejada vantagem competitiva. Esta é uma realidade
de que não temos como fugir, pois é nas pessoas que o conhecimento
reside (JUNIOR, 2005).
Gerir talentos, então, não é somente cobrar requisitos como assiduidade e
pontualidade de seus colabores, e sim, uma organização ter a capacidade de provocar
sobre os mesmos estímulos profissionais, mantendo-os com foco na produção mas, em
contrapartida, dando-lhes suporte para que possam cumprir às suas tarefas da melhor
maneira. Nesse contexto se enquadram as retribuições por produtividade, participação
sobre lucros e planos de progressão em sua carreira dentro da organização (promoções
de cargos, ou seja, a possibilidade de crescer sob o ponto de vista hierárquico, alcançado
a cargos considerados mais elevados em observância ao organograma da empresa), por
exemplo. Tal como ainda pode-se citar:
Os processos de promoção das pessoas, bem como o processo de
recrutamento e seleção não devem ser norteados somente por
características profissionais, regras de comportamento, visão de
negócio e valores culturais pré-definidos, que muitas vezes favorecem
os temperamentos permeáveis e rejeitam os dissonantes. Há que se
considerar o momento motivacional, o clima organizacional e as
relações culturais entre as equipes de trabalho (JUNIOR, 2005).
34
Talentos com seus valores reconhecidos no mercado e que prestam serviços de
alta relevância devem estar satisfeitos e confiantes com a marca que representam, pois
acredita-se que quanto melhor seu relacionamento com sua empregadora, melhor será
sua produtividade. Como via de mão dupla, quanto mais satisfeita a organização estiver
com seus talentos, mais a mesma estará convicta de que o investimento feito em seus
colaboradores é a forma mais apropriada de mantê-los em sua equipe, por um longo
período de tempo, de forma a obter resultados interessantes em produtividade.
2.4. Outras considerações
A combinação harmônica entre os perfis de diversos profissionais é o que
determina, de fato, o sucesso em um sistema de Inteligência Competitiva. Sob esse
aspecto, é de extrema importância destacar, sempre, que independentemente da crença
pessoal de cada um, todos devem em comum acreditar que suas funções se
complementam, e que todas são fundamentais para o bom ambiente interno de uma
organização.
Segundo Gomes e Braga (2004), o grupo de profissionais ideal para tal sistema
sob o ponto de vista qualitativo envolve pesquisadores sobre dados de natureza escrita
como fontes on line e obras impressas; pesquisadores sobre novos talentos em recursos
humanos; e analistas capazes de estudar e sintetizar as informações que lhe são
passadas, tendo em vista gerar recomendações favoráveis para o responsável pela
tomada de decisões, normalmente o gerente.
A respeito dos aspectos que gravitam em Gestão de Recursos Humanos e Gestão
de Talentos, tem-se a certeza de que, se bem conduzidos, poderão resultar em ótimas
vantagens competitivas, haja visto que uma empresa internamente bem gerida tem mais
chances de captar novos talentos e outros já experimentados e mais amadurecidos em
suas funções; e de se mostrar mais competitiva no meio externo, pois irá usufruir de um
quadro de colaboradores mais entusiasmado, mais capaz, mais habilitado, mais
autoestimado para a defesa da marca que investe em seu trabalho e em sua formação.
Um sistema de Inteligência Competitiva é, portanto, muito mais do que um
framework tutorado pela Tecnologia de Informação: requer planejamento, ação e
comprometimento por parte das pessoas que fazem parte dele. É óbvio que o uso das
T.I.C. e demais recursos tecnológicos para extração de conhecimentos (Mineração de
35
Dados, por exemplo, descrita no próximo capítulo) implícitos em softwares, tal como
será apresentado nos próximos capítulos, agiliza a todo um processo de tomada de
decisão; contudo e de forma alguma pode-se desconsiderar o trabalho humano, suas
aptidões, habilidades e comportamentos como os principais responsáveis para que toda
a máquina funcione em favor da instituição.
36
CAPÍTULO III
DATA MINING: CONCEITOS, IMPORTÂNCIA E
APLICAÇÕES
3.1. Descoberta de conhecimentos
Há tempos que a descoberta de conhecimentos em bases de dados é um campo
de pesquisa explorado pelos profissionais, a fim de gerar subsídios para tomadas de
decisões estratégicas. Seu desenvolvimento tem sido orientado em benefício das
empresas e suas diversas áreas de atuação, bem como nos seus diversos setores - dentre
eles, o Departamento de Recursos Humanos - como ferramenta de apoio.
A motivação para que haja esse crescimento está ligado às mais diversas
pesquisas em torno das Tecnologias de Informação (T.I.), visando a criação de sistemas
computacionais com as funções de coletar, armazenar, processar e apresentar resultados
satisfatórios para os gestores do negócio. Tais resultados tendem a representar, de forma
fidedigna, uma realidade implícita nos dados explorados, que se bem analisados, são de
grande valia no sentido de prospectar tal conhecimento necessário, de forma a lhe dar
alguma vantagem competitiva com relação aos seus concorrentes de mercado, cuja
importância já fora comentada no Capítulo 2 dessa obra.
Segundo Fayyad, Piatetsky-Shapiro, & Smyth (1996) apud Rezende (2006),
“extração de conhecimento de base de dados é o processo de identificação de padrões
válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis embutidos nos dados”. Os
processos de extração de conhecimentos podem ser aplicados sobre bases numéricas de
dados dispostos em tabelas pré-formatadas para essa finalidade, como também sobre
bases textuais (Mineração de Dados não-Estruturados ou Mineração de Textos), de
forma a extrair termos-chaves como referência para a formulação de um conhecimento
implícito em torno dessa base, de forma a auxiliar ao gestor, dando-lhe referência para a
decisão estratégica que precisar tomar.
Antes, no entanto, de prosseguir com as explicações em torno dos processos de
extração de conhecimentos em bases de dados por mineração de dados ou,
simplesmente, Data Mining - tal como é tratada muitas das vezes na literatura
tecnológica, é de fundamental importância se esclarecer as diferenças existentes entre
37
dados, informação e conhecimento, no tocante à compreensão de tal metodologia, suas
técnicas e suas ferramentas computacionais, assuntos esses que ainda serão debatidos
em presente pesquisa no porvir.
3.2. Dados, informações e conhecimento
Ainda segundo Rezende (2006), dados são “um conjunto de fatos ou casos em
um repositório”. Podem corresponder, segundo a mesma fonte de pesquisa, “aos
valores dos campos de um registro de vendas, em uma base de dados qualquer”. Em
síntese, dados são tratados como matéria-prima bruta para obtenção da informação.
Dados não-trabalhados e tratados de forma isolada são incapazes de dar significado a
uma situação no qual se deseja explorar, necessitando assim da inserção de técnicas
advindas, em especial, da Tecnologia de Informação (T.I.) e suas pesquisas direcionadas
para transformá-los em padrões úteis, ou melhor, informações.
Informação, portanto, é a definição atribuída aos dados que recebem o
tratamento necessário. Nos dias atuais em sua maior parte, esse tratamento é feito
através das ferramentas tecnológicas, normalmente softwares computacionais para
aplicação de Data Mining. As informações são ordenadas, possuem significado uma vez
que inseridas em um contexto. Pode-se, com isso, conceituá-las como um conjunto de
dados que receberam processamento e que produziu, consequentemente, resultados com
significado. É através da obtenção das informações que há a geração do conhecimento
que, por sua vez, são úteis ao gestor objetivando a tomada de decisões estratégicas, com
vista nos ganhos competitivos para sua marca.
Já o conhecimento, segundo Rezende (2006), “é definido em termos
dependentes do domínio que estão relacionados fortemente com medidas de utilidade,
originalidade e compreensão”. Segundo o dicionário Michaelis on line entre outras
definições, conhecimento é a “consciência da própria existência”, nesse caso
consciência que se faz necessária para o profissional avaliador das informações geradas
para uma análise dedutiva e correta sobre os resultados que lhe são passados, oriundo de
todo um processo de tratamento dos dados, obtenção de informações e, posteriormente
de sua parte, geração de conhecimentos. Em outras palavras, conhecimento está além
das informações, pois além de possuir significado, possui também uma aplicação
38
produtiva, em se tratando de negócios e da Inteligência Competitiva, de forma a ser
usado em favor do próprio negócio em seus mais diversos setores que o constituem.
3.3. Mineração de dados
A mineração de dados define-se como processo de descoberta de informações
relevantes em grandes conglomerados de dados. Julga-se como relevantes as
informações que possam dar respaldo à alguma tomada de decisão, dando a chance a
um gestor de obter alguma vantagem competitiva, em termos mercadológicos.
Para tanto, a mineração de dados utiliza análise matemática para efetuar a
derivação de padrões e tendências que existem, de forma implícita, nos dados
submetidos ao tratamento. De uma forma geral, tais padrões e tendências podem ser
coletados e definidos como um modelo, com um conjunto de técnicas a serem seguidos
de forma sequencial, desde a obtenção dos dados e sua formatação em uma base
submetida a teste, até os resultados retornados para apreciação dos responsáveis pelo
negócio, e a posterior possibilidade de tomada de decisão sobre os mesmos obtidos.
Os modelos de mineração podem ser se aplicados em cenários como estimativas,
tendências do negócio, risco e incerteza em torno de uma determinada situaçãoproblema, orientação para implementação de negócios futuros, análise de grupos
formados por proximidade entre as características de seus componentes em cada um
incluídos, entre outros que leve ao gestor à necessidade de uma definição estratégica de
bom proveito competitivo.
Em sua pesquisa, Camilo e Silva (2009) faz menção a algumas áreas no qual a
mineração de dados ou, simplesmente, Data Mining é utilizada de forma satisfatória.
Entre essas áreas, citam-se a retenção de clientes (enquadramento dos mesmos aos seus
perfis adequados oferecidos por uma empresa ofertadora), bancos, cartão de crédito,
cobrança, telemarketing, eleitoral, medicina, segurança, auxílio em pesquisas
biométricas e Recursos Humanos também, citando para essa, em especial, a seleção de
currículos em razão da identificação de competências segundo os perfis dos candidatos.
39
3.4. Processo e atividades da descoberta de conhecimentos
Segundo Fayyad, Piatetsky-Shapiro, & Smyth (1996) apud Camilo e Silva
(2009), “o modelo tradicional para transformação dos dados em informação
(conhecimento), consiste em um processamento manual de todas essas informações por
especialistas que, então, produzem relatórios que deverão ser analisados”. Contudo
nos dias atuais, o grande volume de dados faz esse processo ser extremamente tortuoso,
beirando o impraticável. Por esse motivo, fica claro a necessidade da intervenção das
ferramentas de software desenvolvidas para esse framework, de modo a facilitar o
trabalho dos analistas de dados, otimizando os resultados obtidos tanto na minimização
do tempo quanto na qualidade da execução dos processos inerentes à cada etapa e na
fidedignidade na tradução de seus significados, dando fé à realidade dos fatos.
Ainda segundo a mesma fonte, a KDD (Knowledge Discovery in Databases ou
Descoberta de Conhecimento nas Bases de Dados) “é uma tentativa de solucionar o
problema causado pela chamada era da informação: a sobrecarga de dados”. Isso
porque é de consenso dos profissionais que militam na área de tecnologia, gestão e
tomadas de decisões que se vive em um mundo a cada dia mais impregnado com dados,
contudo, não se pode dizer o mesmo sobre a quantidade de conhecimentos oriundos dos
mesmos. Na medida em que mais dados surgem, há a necessidade de aprimoramento
das técnicas e ferramentas já existentes, para que essa grande demanda - a cada dia,
mais crescente - possa ser apreciada com mais eficiência e menos tempo de
processamento. Não à toa já existem linhas de pesquisa em programas de pós-graduação
(Big Data, por exemplo) capazes de pesquisar por novas técnicas e novos sistemas
próprios para grandes volumes contidos, inclusive, na grande rede mundial de
computadores - a Internet.
Em se tratando ainda de KDD, tal sigla surgiu no final da década de 1980 com
objetivo de procurar conhecimento em bases de dados, tal como seu próprio nome diz.
A Descoberta de Conhecimentos em Bases de Dados - KDD - é uma das partes que,
junto com a Descoberta de Conhecimentos em Textos - KDT - compõe um segmento de
pesquisa mais generalizado chamado Knowledge Discovery - KD, traduzindo-se como
Descoberta de Conhecimentos que, junto com a KDT, será mais bem explicado no
Capítulo 4 dessa produção acadêmica. Muitas são as definições encontradas na literatura
tecnológica para KDD, dentre elas, “um processo, de várias etapas, não trivial,
40
interativo e iterativo, para identificação de padrões compreensíveis, válidos, novos e
potencialmente úteis a partir de grandes conjuntos de dados” (FAYYAD, 1996 apud
REZENDE, 2006).
Embora ainda não haja um consenso nas pesquisas se a KDD e Data Mining são
sinônimos ou se Data Mining é uma atividade inerente aos processos por descoberta de
conhecimentos, há a concordância por parte de autores tal como os já citados que esse
processo deva ser, de fato, repetitivo, interativo e não-trivial, tal como consta na
pesquisa de Camilo e Silva (2009). Repetitivo para que haja a possibilidade de
repetições em suas etapas, a fim de se chegar ao resultado mais perto da realidade em
cada uma delas; interativo por conta da necessidade de um interventor que controle as
etapas que constituem a mineração de dados; e não-trivial por se compreender que as
etapas do processo de mineração de dados - apesar de conceitualmente simples de se
definir - são complexas em se executar, exigindo todo um preparo por parte do analista
responsável pelos dados que irá conduzir o processo de adequá-lo à situação real para
submissão dos dados ao tratamento necessário, e não tratando cada nova atividade de
mineração de dados como um modelo generalizado aplicável uniformemente a toda e
qualquer situação, independente da ocasião e do contexto empregados.
Portanto, a criação de um modelo a ser submetido aos cuidados da atividade de
mineração de dados (Data Mining) representa apenas uma parte (menor) de um
processo (maior), que vai desde a elaboração de um questionário para formulação das
questões no qual os dados serão obtidos até a representação dos resultados a serem
analisados. Nos dias atuais, há diferentes formas de representar o processo que define e
padroniza as atividades em Data Mining. Uma das representações encontra-se na figura
(1) abaixo, que Camilo e Silva (2009) utiliza em sua pesquisa.
41
Figura 1 - Etapas do processo de Data Mining
Em geral, a obtenção dos dados e formação de uma base confiável advém de
questionários orientados às fontes que servirão como provedoras ao analista de dados.
No caso de um departamento de Recursos Humanos, por exemplo, pode-se elaborar um
questionário aos colaboradores da empresa, perguntando-lhes sobre alguns de seus
dados pessoais (estado civil, idade, residência entre outros) e levantando, além disso,
outras questões em torno da satisfação de cada um para com os seus trabalhos
organizados perante as condições que a empresa oferece para desenvolvimento dos
mesmos, além de perspectivas futuras de crescimento por exemplo visando, nesse
sentido, uma busca por medição do clima organizacional interno. Os dados refletem as
respostas dadas por cada colaborador nesse exemplo, e vai da honestidade de cada um a
veracidade dos resultados levados em formato de dados à formação da base para
prospecção tecnológica, em busca do conhecimento almejado. Nesse exemplo citado
sobre o questionário de RH, estado civil, idade, residência e outras questões levantadas
irão constituir os atributos pertinentes aos colaboradores, e seus valores declarados
serão seus dados obtidos oriundos de suas respostas preenchidas. Numa formulação de
uma tabela a ser submetida aos cuidados de Data Mining, as linhas corresponderão
sempre aos valores de cada atributo declarado, e as colunas corresponderão aos tais
atributos.
Nem todos os dados, no entanto, são obrigatórios de serem considerados. Muitas
vezes, há a necessidade natural de se eliminar os dados incompletos ou que não se
enquadram dentro dos padrões em formato e valores que representam a maioria dos
contidos em mesma base. Nesse caso, estabelece-se um ponto de corte tanto de mínimo
42
como de máximo valores, tendo como finalidade trabalhar somente com os dados
enquadrados dentro de um intervalo de valores em que o responsável por esse processo
julgue como ser um intervalo com valores fidedignos à realidade, desconsiderando
assim outros em minoria que, ao contrário do que se pretende, poderiam atrapalhar a
reflexão dos padrões reais do cenário cujos dados são oriundos. Em síntese: há de se
contar com o bom senso e discernimento por parte do analista de dados. Nessa etapa de
seleção de dados, o que se espera, ao final, é que o conglomerado do que irá ser
avaliado esteja definido e formatado na base para a etapa seguinte.
O pré-processamento de dados é a parte do processo mais trabalhosa, pois é
responsável pela captação, organização, tratamento e preparação dos dados, tendo em
vista as etapas futuras de todo o processo. Para os analistas de dado, o senso comum é
de que essa etapa toma uma fatia em torno de 80% do tempo total de todo o processo de
Data Mining, que se inicia quando na formulação da base de dados a ser explorada e se
propaga até a avaliação dos resultados gerados e à obtenção do conhecimento necessário
em virtude dessa prospecção, conforme representa a figura 1.
Após o pré-processamento há, ainda, a necessidade de uma etapa de
transformação dos dados, que na verdade é uma “ponte” entre os pré-processos e os
processos de extração de padrões propriamente ditos. Cita-se a normalização de dados
como um dos exemplos de transformação desses mesmos, cujo procedimento leva ao
ajuste dos valores obtidos em uma escala pré-determinada, geralmente entre 0 (zero) e 1
(um), de forma a trabalhar com intervalos de valores pequenos. Julga-se que tal ajuste
seja necessário, com o intuito de se evitar que alguns atributos, por apresentarem uma
escala de valores maior que outros, influenciem de forma tendenciosa, prejudicando a
fidedignidade dos resultados a serem apresentados ao final de todo esse processo de
Mineração. De forma complementar, existe a necessidade de selecionar-se os atributos
que serão, realmente, considerados na submissão às etapas de processamento. Com isso,
atributos considerados irrelevantes para uma determinada situação-problema deverão
ser desconsiderados e retirados do processo.
3.4.1. Extração de padrões e avaliação
Decorridas as etapas de seleção, pré-processamento e transformação dos dados,
chega o momento em que a base de dados formada é submetida aos cuidados das
43
atividades responsáveis pela extração dos padrões para obtenção das informações
relevantes e, posteriormente, do conhecimento necessário ao analista de dados. Segundo
Rezende (2006), “a etapa de extração de padrões é direcionada ao cumprimento dos
objetivos definidos na identificação do problema. Nessa etapa, é realizada a escolha, a
configuração e a execução de um ou mais algoritmos para extração de conhecimento”.
Ainda segundo a mesma fonte bibliográfica, “a etapa (ou atividade) de extração de
padrões compreende a escolha da tarefa de Mineração de Dados a ser empregada”.
A escolha dessa tarefa depende do objetivo traçado, inicialmente, antes mesmo
de se conceber a base de dados. Existem tarefas direcionadas para a predição de um
novo modelo, e outras mais direcionadas para a descrição do modelo já concebido. A
imagem a seguir (figura 2) apresenta as tarefas relacionadas à predição e à descrição da
base de dados.
Figura 2 - Tarefas de Mineração de Dados
A categoria das atividades de predição descreve o conjunto de dados de uma
maneira concisa e resumida, e apresenta propriedades gerais interessantes dos dados.
Segundo Rezende (2006), “consistem na generalização de exemplos ou experiências
passadas com respostas conhecidas em uma linguagem capaz de reconhecer a classe de
um novo exemplo”. As duas principais tarefas relacionadas a essa categoria de
atividades são a classificação e a regressão de dados. A classificação de dados consiste
em predizer um valor categórico discreto, normalmente mais fácil de se representar e
apresentar um resultado. No caso da análise de um perfil de candidato em Recursos
Humanos, por exemplo, predizer se o candidato obedece ao perfil desejado da empresa
ou não. No caso da regressão, o atributo a ser predito consiste em um valor contínuo
como, por exemplo, predizer o lucro ou o prejuízo em função de uma política adotada
de participação em lucros para funcionários que exerçam atividades consideradas como
geradoras da maior fonte de receita em uma empresa.
44
Já a categoria das atividades de descrição constrói um ou mais conjuntos de
modelos capazes de levar o analista de dados a realizar inferências sobre os mesmos
conjuntos, além de tentar predizer o comportamento de novos conjuntos de dados
tomando como base o presente conjunto formulado. Citando Rezende (2006),
“consistem na identificação de comportamentos intrínsecos do conjunto de dados,
sendo que esses dados não possuem uma classe específica”. Algumas das tarefas para
as atividades de descrição são a sumarização, as regras de associação e o clustering,
esse último também chamado de agrupamento ou de classificação não-supervisionada
de dados.
Um exemplo de aplicação da tarefa de clustering em Recursos Humanos seria a
determinação de grupos de colaboradores de uma empresa, separando-os um por um por
semelhança de suas características em cada um dos grupos descobertos. Existem
infinitas formas de se categorizar uma base de dados de colaboradores, e tais
categorizações são feitas pelo algoritmo computacional escolhido pelo analista de dados
e aplicado em software. Por exemplo: pode-se querer categorizar os colaboradores por
formação acadêmica, e daí descobrir semelhanças entre si a serem potencialmente
exploradas, se preciso for, até realocando certos colaboradores por setores cujas suas
virtudes sejam mais bem adaptadas às necessidades desse setor no qual o próprio foi
realocado.
Em síntese: enquanto a descrição dos dados visa a descobrir algo novo implícito
no conjunto submetido à análise, a predição formula uma referência capaz de avaliar
novos modelos futuros. E tanto as tarefas de descrição quanto as de predição de dados
são executadas por algoritmos computacionais implementados em softwares baseados
em conhecimento desenvolvidos para essa finalidade de extração de padrões, cabendo
ao analista de dados a escolha de qual ou de quais tarefas a serem aplicadas,
dependendo do objetivo a ser alcançado para a base de dados concebida.
Após o processamento, vem a atividade de avaliação dos resultados obtidos,
também chamado de pós-processamento na literatura tecnológica em Data Mining. Tal
conhecimento extraído pode ser aplicado na resolução de problemas da vida real e
tomadas de decisão, como por exemplo, para a “correção de rumos” em um
determinado setor de uma instituição. Para tanto, algumas perguntas tornam-se
importantes e devem ser respondidas pelo analista de dados, tal como afirma Liu & Hsu
(1998): “de que maneira o conhecimento do especialista (de dados) difere do
45
conhecimento extraído? Em que parte o conhecimento do especialista está correto?”.
Tais perguntas são oportunas e necessárias, pois só é válido o resultado obtido por todo
o processo de Data Mining se o próprio for capaz de agregar algum novo conhecimento
aos conhecimentos já existentes desse mesmo analista de dados em torno do contexto
cuja base de dados foi concebida.
Com relação, ainda, aos resultados obtidos: é importante que o analista de dados
tenha a compreensibilidade suficiente para saber interpretar os padrões e aplicá-los de
forma coerente em sua tomada de decisão para a instituição. Em que pese o retorno
dado pelo software elegido para a aplicação da Mineração de Dados, vai da
sensibilidade do analista, de seus conhecimentos técnicos e da experiência profissional
na área em que atua para que os resultados advindos de todo esse processo possam lhe
traduzir algo com significância, e com isso, possa compreender bem as medidas a serem
tomadas em função dos próprios visando a otimização dos resultados práticos em sua
instituição. Não é, portanto, dever do software utilizado para Mineração de Dados lhe
mostrar, claramente, o que deve ser feito: todos os resultados oriundos são apenas
indicações que podem se transformar em conhecimentos dependendo de quão
capacitado o analista seja para compreender o que lhe foi passado.
46
CAPÍTULO IV
MINERAÇÃO DE DADOS TEXTUAIS EM FAVOR DOS
RECURSOS HUMANOS
4.1. Análise de processo seletivo tutorado pela Tecnologia de
Informação
Todas as argumentações feitas nos capítulos anteriores levam à constatação de
que a tecnologia desenvolvida ataca na substituição de processos antes manuais, lentos e
que demandavam uma parcela muito grande de tempo e de esforço dos colaboradores
por processos automatizados, muito mais velozes de serem executados, com respostas
rápidas e tempos muito mais reduzidos em relação às antigas práticas.
Processos como o preenchimento de fichas de cadastro para candidatura à uma
vaga ofertada por uma empresa, por exemplo: outrora feitos de forma manual, à caneta e
que levava uma parcela considerável de tempo para que pudessem ser analisadas pelos
avaliadores de currículos, hoje em virtude do advento tecnológico tais processos podem
ser feitos pelos candidatos através do preenchimento de um simples formulário de
cadastro, na própria Internet, disponibilizado através do site da empresa que oferta as
vagas. Uma vez preenchidos, tais formulários são submetidos e o sistema de informação
se encarrega de armazená-los a um Sistema Gerenciador de Bancos de Dados
(S.G.B.D.), como base para possíveis convocações imediatas às demais etapas do
processo seletivo ou para futuras convocações.
Uma das atrações tecnológicas que já justificam o emprego desse procedimento
de cadastro de currículos on line é a possibilidade do armazenamento de dados e seu
reaproveitamento para ocasiões futuras em detrimento da ocupação de espaço em caixas
de armazenamento de papeis - inclusive, com a possibilidade de perda dos mesmos fazendo uso de tecnologias de armazenamento de grandes volumes de dados muito
utilizadas pelas empresas, como Data Warehouse por exemplo, além de outras mais
advindas de Big Data (Grandes Dados) e linhas de pesquisas correlatas. Um
procedimento que elimina às buscas exaustivas por currículos arquivados em papel,
47
reduzindo muito o tempo de busca e recuperação das informações registradas pelos
candidatos, além do tempo de análise sobre os mesmos documentos.
Tal argumentação vem de encontro com as necessidades das empresas nos dias
atuais, pois trata esse procedimento de busca, recuperação e análise de informações com
muito mais agilidade. Há, ainda, a possibilidade de pesquisas dinâmicas e customizadas
em funções implementadas nesse mesmo possível Sistema Gerenciador de Bancos de
Dados (S.G.B.D.), com a capacidade, inclusive, de gerar um relatório em tempo real e
em função do filtro de pesquisa determinado. Essa necessidade nasce, também, do fato
de que a cada dia mais as empresas armazenam e manipulam cada vez mais volumes de
dados, muitos desses não se traduzindo em conhecimentos, conforme outrora explicado.
Com isso, currículos que, em uma triagem inicial, não estejam preenchidos com
informações da mais alta relevância, ao invés de ocuparem espaço físico nas caixas de
armazenamento de papeis, podem ser imediatamente descartados.
Outra possibilidade é a do uso de tecnologias emergentes e que permitam maior
agilidade e compartilhamento das ferramentas tecnológicas desenvolvidas: a Tecnologia
de Computação em Nuvem (ou Cloud Computing), por exemplo, permite a partilha da
aplicação computacional em qualquer computador com acesso à Internet na instituição,
bastando ao usuário que queira e que esteja autorizado a ter acesso aos dados e ao
recurso de software realizar sua própria autenticação, através da sua identificação
(conhecida no meio da Informática como ID ou login) e de uma senha, de grande valia
não somente para o Departamento de Recursos Humanos, e sim, para qualquer outro
departamento da empresa, pois permite a facilidade necessária para que, em caso de
problemas técnicos em um computador, tais dados sejam resgatados do repositório
hospedado na nuvem (Internet), além de permitir a flexibilidade para que, em caso de
estar deslocado de seu departamento de origem, o usuário possa acessar o módulo do
sistema que precisa em outro computador local, mesmo esse alocado em outro
departamento, senão o seu próprio.
4.2. Recrutamento e Seleção de Pessoal
O uso da tecnologia para extração de padrões (Data Mining) - já elucidada no
Capítulo 3 desse trabalho - tem sua aplicação estendida em módulos de sistemas
especializados a um tipo de tarefa sobre o qual se deseja obter uma resposta para
48
tomada de decisão estratégica em função de uma descoberta a ser realizada. Como
exemplo, para Recrutamento e Seleção de Pessoal, em que há como avaliar se o perfil
técnico do candidato em função dos valores de seus dados técnicos para seus atributos
preenchidos no currículo se enquadra ou não no perfil técnico desejado pela instituição,
tendo assim o responsável pela tomada de decisão o apoio tecnológico necessário, a fim
de dar maior clareza e proporcionar uma tomada de decisão mais bem respaldada e
agilizada do que sem o uso da tecnologia citada.
Considerando o uso da tecnologia de informação (T.I.) para captação de novos
valores para o quadro funcional, há de se analisar, pelo menos, uma das formas no qual
pode-se aplicá-la, desde a oferta até a convocação para as demais etapas do processo
seletivo. Nesse sentido, será feita uma análise da aplicação dos recursos tecnológicos,
desde a divulgação até a triagem dos candidatos em função dos seus dados técnicos
preenchidos em seus currículos submetidos para apreciação.
4.2.1. Da divulgação da oferta e submissão do currículo
Quando uma empresa oferece vaga de emprego, em um primeiro momento, há a
possibilidade de divulgação através de seu domínio (site) oficial na Internet, onde o
senso comum considera como sendo o canal oficial de comunicação virtual entre a
mesma marca e o público em geral. Uma vez publicado em seu site oficial a oferta pela
vaga, pode haver outros meios para replicação dessa oferta através da Internet, através
da divulgação em domínios especializados nesse tipo de serviço como é o caso da
empresa Catho (domínio disponível em http://www.catho.com.br/) por exemplo, entre
outras.
O preenchimento do Curriculum Vitae por parte das pessoas interessadas pode
ser feito através de um link (caminho) disponibilizado em um determinado espaço do
site dessa empresa. A formatação desse formulário pode variar em padrões de
interatividade, de cor, de texto entre outras características, dependendo de como foi
desenvolvido. Em algumas empresas, as ofertas de vagas e seus links para
preenchimento de currículos são, periodicamente, publicados em seções nomeadas
como “Trabalhe conosco”, “Junte-se a nós” ou com legendas similares que transmitam
essa ideia. Há empresas que permitem o cadastro de novos candidatos interessados
somente nas temporadas de disponibilização de novas ofertas de vagas, como é o caso
49
da Universidade Estácio de Sá (Figura 3 - http://www.estacio.br/); há outras que podem
ou não avisar que não há vagas naquele momento, mas que deixam em aberto a
possibilidade de preenchimento e submissão de novos registros para recrutamentos
futuros,
como
é
o
caso
do
Centro
Universitário
Abeu
(Figura
4
http://www.uniabeu.edu.br/), por exemplo.
Figura 3 - Seção “Trabalhe na Estácio - Docentes” do site oficial da Universidade
Estácio de Sá
Figura 4 - Seção “Trabalhe Conosco” do site oficial do Centro Universitário Abeu
-
50
Outra possibilidade é o candidato realizar a submissão de seu Curriculum Vitae
através da mesma seção, porém com a opção de anexar um arquivo digital,
normalmente em formato digital com extensão compatíveis com os principais softwares
editores de textos (Microsoft Office Word ou BROffice.org Writer, por exemplo), ou
ainda, em formato de arquivo digital capaz de proteger o seu conteúdo contra cópias
ilegais praticadas por outrem (arquivos compatíveis com Adobe Acrobat Reader, de
extensão “.pdf”), tal como a empresa Unicarioca faz tendo em vista essa finalidade de
captação de currículos (Figura 5 - www.unicarioca.edu.br).
Figura 5 - Seção “Trabalhe Conosco” do site oficial da Unicarioca
O ideal para segurança da informação é que tais documentos digitais - uma vez
recebidos pelos responsáveis do setor de Recursos Humanos - fiquem resguardados em
uma pasta digital criada com essa finalidade, com seus respectivos backups (cópias de
segurança) realizados em, pelo menos, um local de disco externo aos computadores (HD
externo, pen drive, cartão de memória ou mídia de DVD-R, por exemplo). Há, ainda, a
opção de armazenar tais documentos “na nuvem” - em um espaço virtual na Internet
adquirido pela empresa para armazenamento de arquivos, tal conforme descrito no
tópico 4.1. desse trabalho.
Existem vários modelos de Curriculum Vitae e, em algumas empresas, não há a
obrigatoriedade de se seguir um padrão de preenchimento em arquivo digital para
anexação e submissão através do formulário “Trabalhe Conosco”, como no exemplo
citado anteriormente. No entanto por parte da empresa, pode haver a disponibilização
51
(nessa mesma seção) de um modelo digital a ser preenchido, anexado no formulário e
enviado pelo candidato, facilitando não somente ao próprio, como também ao trabalho
da empresa quando na submissão de seus dados ali informados aos cuidados dos
processos de Mineração de Dados (nesse caso, não-estruturados, ou Mineração de
Textos) a serem empregados em software específico para essa finalidade. A figura 6
abaixo apresenta um exemplo de modelo de Curiculum Vitae a ser disponibilizado em
arquivo digital pela empresa nesse estágio,para download, preenchimento e envio por
parte do usuário.
Figura 6 - Modelo de Curriculum Vitae para preenchimento em arquivo
52
4.2.2. Da análise de currículos através de software
No desenvolvimento de competências em soluções para triagem de documentos
objetivando a Inteligência Competitiva sobre Negócios, as empresas têm alternativas em
softwares computacionais baseados em Data Mining (Mineração de Dados), também,
para a finalidade da exploração das informações prestadas em documentos submetidos a
essas etapas de extração de padrões (tal conforme já descritas no Capítulo 3 desse
trabalho). Assim, em um acervo de currículos submetidos para análise do Departamento
de Recursos Humanos como apresenta esse estudo, torna-se mais ágil e rápido buscar os
documentos que atendam ao perfil técnico desejado pela empresa nesse processo de
triagem para Recrutamento e, enfim, avançando-os para as convocações desses
candidatos às posteriores etapas de Seleção de Pessoal.
Nesse momento, nota-se a importância de a empresa oferecer ao candidato um
padrão já estabelecimento para preenchimento e submissão de seus dados. Os processos
de Mineração de Dados não-estruturados (textos) em softwares tornam-se mais
eficientes quando “atacam” sobre documentos padronizados submetidos com as mesmas
finalidades. Isso porque, segundo Morais e Ambrósio (2007, p.5), “Análise de dados
armazenados em formato não-estruturado pode ser considerada uma atividade mais
complexa, se comparada à análise de dados estruturados, justamente pelo fato dos
dados possuírem a característica da não-estruturação”, e portanto, infere-se que o
mesmo processo necessite de algumas técnicas e ferramentas específicas para
tratamento desse tipo de dados.
4.2.2.1. Mineração de textos (Text Mining)
Considera-se, portanto, a Mineração de Textos uma derivação das atividades
inerentes à Descoberta de Conhecimentos (Knowledge Discovery), assim como a
Mineração de Dados (ambos já elucidados com suas técnicas e processos no Capítulo 3
dessa produção acadêmica), tal como mostram os estudos de Morais e Ambrósio (2007,
p.5), em que os mesmos autores citam: “existem duas abordagens utilizadas nesta área,
a Descoberta de Conhecimento em Dados Estruturados e a Descoberta de
Conhecimento em Dados não Estruturados”, e apresentam esse desmembramento na
figura 7 abaixo. A Recuperação das Informações (Informations Retrieval, ou IR)
53
contidas nos documentos (e que podem se traduzir em conhecimentos para tomadas de
decisão) é resultado do tratamento para Descoberta de Conhecimentos.
Figura 7 - Tipos de Descoberta de Conhecimento
Sobre a Descoberta de Conhecimentos em Textos (Knowledge Discovery in
Texts, ou KDT), Morais e Ambrósio (2007, p.6) afirmam:
As principais contribuições desta área estão relacionadas à busca de
informações específicas em documentos, à análise qualitativa e
quantitativa de grandes volumes de textos, e à melhor compreensão de
textos disponíveis em documentos. Textos estes que podem estar
representados das mais diversas formas, dentre elas: e-mails; arquivos
em diferentes formatos (pdf, doc, txt, por exemplo); páginas Web;
campos textuais em bancos de dados; textos eletrônicos digitalizados a
partir de papéis.
Em se tratando, ainda, da Mineração de Textos, a importância e o cuidado em se
contextualizar seus resultados - nesse caso, para análise técnica e separação dos
currículos cujos candidatos seguirão para Recrutamento e demais etapas de Seleção de
Pessoal em RH - Morais e Ambrósio (2007, p.6) afirmam:
Ao utilizar os recursos de mineração de textos, um usuário não solicita
exatamente uma busca, mas sim uma análise de um documento.
Entretanto, este não recupera o conhecimento em si. É importante que o
resultado da consulta seja analisado e contextualizado para posterior
descoberta de conhecimento.
No caso da Mineração de Dados não-estruturados (textos), não há grande
diferença quanto às etapas já elucidadas no Capitulo 3 desse trabalho: os dados contidos
nesses documentos são, da mesma forma, submetidos às etapas de preparação dos dados
54
(formação, nesse caso, do acervo separando-se os currículos que serão analisados); préprocessamento (eliminando-se todos os termos que não traduzam diferencial entre um
documento e outro), e avançando para as etapas de processamento seguintes, nesses
documentos, somente os termos que sejam capazes de produzir um destaque em um
documento. No caso da Mineração de Textos, tais termos eliminados nos documentos
nos pré-processos ficam contidos em uma Stoplist, e normalmente são palavras de
classes gramaticas como artigos, pronomes, interjeições, conjunções, preposições,
advérbios e numerais, além de substantivos, adjetivos e verbos que se julguem muito
comuns de repetição no acervo de documentos a serem levados ao pré-processamento.
De acordo com os estudos de Ebecken et al. (2005), existem dois tipos de
abordagens para análise de dados textuais na área de mineração de textos: a Análise
Semântica, que se baseia na funcionalidade dos termos encontrados nos textos; e a
Análise Estatística, que se baseia na frequência dos termos encontrados nos textos, de
forma em que essas abordagens podem ser utilizadas em separado ou em conjunto para
definição da Stoplist a ser empregada durante o pré-processamento textual assistido em
software computacional.
Assim como o pré-processamento textual, as etapas seguintes inerentes ao
processamento do acervo de documentos são assistidas pelo software computacional
escolhido para essa finalidade. Etapas como a identificação dos termos, eliminação de
termos de mesmo significado, redução de alguns termos retirando-se seus prefixos e
sufixos conservando-se somente seus radicais são considerados de grande importância
para a geração de resultados mais nítidos com relação aos termos diferenciais que, de
fato, traduzam os conhecimentos implícitos sobre o acervo submetido e permita uma
geração mais rápida e transparente dos resultados frutos desse processo que,
posteriormente, serão analisados pelos responsáveis em avaliação dos currículos do
Departamento de Recursos Humanos, tendo os mesmos em sua posse um suporte para
triagem de quais currículos serão convocados para entrevistas e demais etapas,
constituindo-se na tomada de decisão sobre esses tais resultados produzidos pelo
processo de mineração.
Outras peculiaridades tecnológicas em torno dos processos de classificação de
textos por similaridades de conteúdos são descritos na literatura tecnológica da KDT,
que assim como a KDD, exige do analista de dados responsável a compreensão acerca
do contexto no qual os dados são coletados, preparados, pré-processados, processados e,
55
finalmente, avaliados sobre seus resultados gerados, isso porque um conjunto de dados
ou documentos textuais isolados são incapazes de produzir resultados que levem à
empresa a usufruir de algum diferencial ou vantagem competitiva. Há modelos,
algoritmos computacionais e ferramentas implementadas nos softwares para finalidade
de mineração baseados em conceitos de aproximação de documentos por análises
morfológica, léxica e estatística, cabendo em cada caso ao analista de dados uma
definição do que ele considera como de mais importante para determinado momento.
Segundo os estudos de Morais e Ambrósio (2007, p.6), há métodos de classificação de
documentos baseados em modelos booleano, espaço-vetorial, probabilístico, difuso
(fuzzy), da busca direta, de agrupamentos (clusters), lógico e, o contextual ou
conceitual, cada qual com suas definições e aplicações,variando cada modelo segundo o
critério de similaridade de documentos que o analista de dados deseja utilizar em
benefício de sua tarefa de Recrutamento e Seleção de Pessoal.
4.2.2.2. Prospecção documental
No caso da análise de currículos pelo Departamento de Recursos Humanos, uma
das alternativas para submissão desses documentos para tratamento aos cuidados dos
processos de mineração seria a desconsideração do campo destinado às descrições de
endereço, CEP e telefone, que nada traduzem em conhecimentos técnicos declarados
pelos candidatos; e a consideração dos campos “Objetivo”, “Experiência Profissional”,
“Formação Acadêmica” e “Outras Informações” para análise de possíveis competências
técnicas que compatibilizem com os interesses da empresa, tomando como base o
modelo de currículo apresentado na figura X. Normalmente, os softwares
computacionais para Text Mining processam variados formatos de arquivos de texto,
como por exemplo, as extensões “.doc” e “.docx” (para Microsoft Office Word), “.odt”
(para BrOffice.org Writer), “.txt” (para o aplicativo “Blocos de Notas” do Microsoft
Windows) entre outros. Há, inclusive, softwares com versões para extração de
conhecimentos em base textual de documentos salvados com extensão de arquivo “.pdf”
(para Adobe Acrobat Reader), próprios para a tentativa de maior segurança contra
plágio em seus textos sob os arquivos gravados.
Alguns termos, então, já poderiam ser incluídos na Stoplist, para a eventual
“limpeza” na base documental a ser feita pelo software escolhido para esse processo de
56
prospecção, busca e recuperação das informações para descoberta de conhecimentos ali
implícitos: “CEP”, “endereço”, “rua”, “bairro”, “cidade”, “RG”, “CPF”, “título de
eleitor” seriam exemplos de alguns. Suas numerações e seus conteúdos seriam
exemplos, então, de conteúdos desconsiderados na análise técnica sobre o resultado
final dessa prospecção. Outros termos são considerados de grande valia para análise
técnica semântica do perfil dos candidatos, tais como “graduação”, “especialização”,
“mestrado”, “doutorado”, além de termos que traduzissem informações a respeito de
suas formações complementares, como “informática”, “ingl s”, “espanhol”, “francês”
entre outros.
Vale a ressalva que a exploração textual, seus métodos de busca e recuperação
das informações prestadas nos documentos, seus algoritmos computacionais para
prospecção tecnológicas de dados e a forma de como os resultados são exibidos variam
de software para software, não necessariamente tendo de seguir um padrão estabelecido,
embora grande parte desses aplicativos computacionais para essa finalidade sejam
implementados para exibição de relatórios com tabelas e gráficos ilustrativos para
melhor apresentação e visualização por parte do analista de dados responsável.
No que diz respeito à análise estatística, há softwares que realizam o ranking dos
documentos (como o Statistica Text Miner produzido pela empresa Statsoft, por
exemplo, cuja imagem de uma das telas do processo se encontra na figura 8 a seguir),
atribuindo-se um determinado “peso” para termos escolhidos pelo usuário. Empresas
podem considerar, por exemplo, como de maior “peso” os currículos onde constem
termos como “mestrado” ou “doutorado”. Isso se aplica muito quando a seleção é
voltada para a captação de docentes, em especial, de ensino de graduação e pósgraduação Latus Sensu e pesquisadores acadêmico-científicos. Com isso, pode haver na
contagem dos currículos uma projeção de quantos naquele universo de submissões
atendem a um peso definido pelo usuário, bem como a consideração, através do
ranking, de somente uma determinada quantidade de currículos que obedeça a uma
pontuação estabelecida pelo responsável sobre a análise dos resultados, avançando-os
para o Recrutamento e às demais etapas do Processo de Seleção de Pessoal.
57
Figura 8 - Statistica Text Miner, produzido pela Statsoft
Outra possibilidade, ainda comentando a respeito da análise estatística sobre a
base curricular, é a de contagem por experiência profissional, se assim o Departamento
de Recursos Humanos considerar como de grande importância para a vaga ofertada.
Dessa forma, há softwares desenvolvidos (o próprio Statistica apresentado) que, com
ajustes de parâmetros de busca, são capazes de explorar dentro de cada documento o
número de ocorrências de um determinado evento selecionado. Dentro de um padrão de
currículo estabelecido para preenchimento e submissão por parte do candidato
(conforme outrora comentado, verifica-se nesse momento a importância de se
estabelecer tal padrão para apreciação por parte do software e de seus métodos
prospectivos facilitando, assim, seu trabalho e simplificando a visualização dos
resultados), existe a possibilidade desse processo computacional ir em busca de quantas
ocorrências há no campo “Experiência Profissional”, por exemplo. Se o critério de
análise estatística for de realizar uma projeção de quantos currículos em um
determinado universo de inscritos no processo seletivo obedecem ao nível de
experiência profissional exigido pelo Departamento de Recursos Humanos, pode existir
58
a possibilidade da consideração de somente uma fatia do universo dos currículos
escalonados em “ranking” que atendam ao que o usuário analista de dados considere
como “ponto de corte” para convocação às etapas posteriores de seleção.
4.2.2.2.1. Classificação Não-Supervisionada de Documentos
(Clustering)
Há, ainda, a possibilidade de aproveitamento de currículos por Descoberta de
Conhecimentos através da Classificação Não-Supervisionada de Dados nãoestruturados, também chamado de Agrupamento de textos, ou Clustering.
Nesse processo, os currículos são submetidos aos cuidados do software que,
através de seus métodos computacionais, realiza a separação dos documentos atendendo
a um critério de similaridade baseado em conceitos algorítmicos desenvolvidos e
implementados com base na literatura tecnológica, que por sua vez, se baseia em
métodos estatísticos, como o algoritmo bayesiano ou de redes neurais, por exemplo.
Cada agrupamento (cluster), então, possui documentos categorizados por
similaridades em comum, e tais informações a respeito dessas similaridades são
prestadas pelo software ao usuário analista de dados, que visualiza quais foram os
termos específicos contidos nesses documentos que fizeram a ferramenta computacional
a agrupá-los, julgando-os como semelhantes entre si.
A visualização de uma base textual subclassificadas segundo clusters permite
uma melhor apuração em torno de documentos que contenham os padrões considerados
necessários para o analista de dados. No caso de um Departamento de Recursos
Humanos visando a análise curricular, agrupamentos com determinados currículos
podem ser descartados quando, em suas análises, suas características apresentadas como
resultado pela ferramenta computacional não corresponder aos adjetivos que definam o
perfil do candidato desejado para contratação. Outros agrupamentos formados e que
apresentam tais adjetivos buscados pela empresa para admissão podem ser aproveitados,
tendo os candidatos que sejam donos desses tais currículos ali contidos recrutados e
convocados para as demais etapas do processo seletivo.
A imagem abaixo (figura 9) exibe uma imagem de um resultado de Clustering,
obtido pelo SAS Text Analystic, sobre uma base textual comum para experimentos.
59
Figura 9 - SAS Text Analystic
É importante que se ressalve que a seleção de currículos e submissão ao préprocessamento e às demais etapas de Mineração de Textos aconteça separando-os em
bases de textos por oferta de vaga. Assim, os currículos que concorram a um
determinado cargo com vaga em aberto não se misturam na mesma base de textos com
outros currículos que concorram a outros cargos (exemplos: formação de bases de textos
com currículos submetidos ao Recrutamento de candidatos para a vaga de Professor
separados da bases de textos com currículos para a concorrência às vagas de Inspetores,
e assim por diante), garantindo dessa forma que a prospecção tecnológica
computacional em cada base textual não terá documentos considerados outliers (fora de
contexto), não comprometendo os resultados obtidos em cada uma das análises
curriculares.
4.2.3. Exemplos de softwares para aplicação de Text Mining
A área de concentração de Computação em Alto Desempenho vem se
caracterizando por sua natureza inter e multidisciplinar, abrangendo seus métodos
60
computacionais desenvolvidos aos interesses de diversas outras áreas de conhecimentos,
tais como Engenharia, Gestão, Recursos Humanos e a própria Tecnologia da
Informação em si. Seus estudos já contribuíram para a pesquisa científica na descoberta
de novas técnicas de otimização de desempenho de seus próprios processos e
ferramentas computacionais, além de serem aplicados na exploração e descoberta de
outros padrões implícitos em diversos contextos de áreas de grande interesse para
estudos nos dias atuais, tais como Petróleo e Gás, por exemplo. Tem-se como exemplo
de instituição de ensino superior que oferece essa área acadêmica como um dos
programas de pós-graduação o Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e
Pesquisa em Engenharia da Universidade Federal do Rio de Janeiro - COPPE / UFRJ.
Frutos das pesquisas advindas dessa área de concentração que utiliza e estuda,
também, os conceitos da Descoberta de Conhecimentos em Dados e Textos, podem-se
encontrar vários softwares computacionais utilizados, aperfeiçoados ou projetados para
aplicação em um determinado contexto, sempre em favor da obtenção de vantagens
competitivas. Em sua Dissertação de Mestrado, Martins (2008, p.183) cita como
exemplos os softwares Focus produzido pela empresa Wisdomain (WISDOMAIN,
2006), Aureka produzido pela empresa MicroPatent (MICROPATENT, 2006), Insight
Discovery Clusterer - IDC (IDC, 2006) desenvolvida pela empresa Temis (TEMIS,
2006) e o próprio Statistica conforme outrora descrito, desenvolvido pela Statsoft
(STATSOFT, 2006), além do Rapidminer da Yale University, U.S., e do PolyAnalyst
desenvolvido pela empresa Megaputer Intelligence, empregados em seus estudos de
casos. Em tópicos anteriores dessa presente pesquisa, citaram-se como exemplos o
Statistica Text Miner, produzido pela Statsoft, e o SAS Text Analystic, produzido pela
empresa SAS.
Alguns desses softwares citados como ferramentas computacionais para
descoberta de conhecimentos e Inteligência Competitiva são desenvolvidos por
universidades / centros de pesquisas acadêmicas, e são disponibilizados com versões
para uso gratuito e com código-fonte livre para desenvolvedores que queiram cooperar
com o avanço do próprio, como é o caso do p oprio Rapidminer já citado, desenvolvido
pelos pesquisadores da Yale University, US, que possui uma versão básica gratuita e
outras duas versões para venda, essas sem disponibilização do código-fonte, inclusive.
Outros reservam os direitos autorais para a empresa desenvolvedora, disponibilizando
somente uma versão demonstrativa com prazo de validade na Internet para degustação,
61
como é o caso do já citado PolyAnalyst, desenvolvido pela empresa Megaputer
Intelligence; e o Text Mining Suite, desenvolvido pela empresa Intext Mining, que serão
apresentados a seguir.
4.2.3.1. PolyAnalyst
Em sua pesquisa acadêmica, Martins (2008) descreve a referida plataforma
computacional como “um sistema que possui os processos necessários para mineração
de dados orientado para Inteligência Competitiva e que executa uma larga variedade
de métodos de forma mútua, completando-se entre si para a análise de dados
automática”. Nesse mesmo trabalho, o software computacional foi utilizado, tal como o
Rapidminer (a ser descrito no próximo tópico) para a exploração de bases textuais de
documentos de patentes industriais em idioma inglês, registrados na base de patentes da
USPTO (United States Patents and Trademarker Office). Nesse referido estudo, buscouse a extração de conhecimentos implícitos sobre patentes industriais subdividas em seis
categorias, cada uma delas tratando especificamente a respeito de um tema advindo da
exploração industrial de Petróleo e Gás. A figura 10 abaixo apresenta a tela principal
desse aplicativo computacional.
Figura 10 - PolyAnalyst: tela principal
62
4.2.3.2. Rapidminer
Desenvolvido pelos acadêmicos pesquisadores da YALE University, U.S,
Rapidminer é uma plataforma computacional de código-fonte aberto, implementado em
linguagem de programação Java, projetado para as tarefas correlacionadas com a
extração de padrões em bases de dados numéricas e de dados não-estruturados (textos)
para geração de Inteligência Competitiva em Negócios. Possui uma versão gratuita e
outra não-gratuita, compatíveis com os sistemas operacionais Microsoft Windows e
Linux. Em sua pesquisa acadêmica, Martins (2008) utilizou essa ferramenta
computacional para prospecção tecnológica sobre bases textuais de patentes industriais
da USPTO (United States Patents Trademarking Office) , direcionando esse estudo para
a descoberta de conhecimentos sobre documentos depositados referentes às pesquisas e
descobertas registradas por empresas sobre assuntos relacionados à indústria de Petróleo
e Gás. Nesse mesmo estudo, houve a comparação entre o desempenho desse software e
o do PolyAnalyst, igualmente utilizado nessa pesquisa para esses fins. A figura 11 a
seguir apresenta a tela principal do software Rapidminer.
Figura 11 - Rapidminer: tela principal
63
4.2.3.3. Text Mining Suite para Análise de Currículos
O software Text Mining Suite é uma das ferramentas computacionais
desenvolvidas pela empresa Intext Mining em seu pacote de aplicativos para prospecção
tecnológica por mineração de dados não-estruturados, orientado para análise de
documentos referentes aos currículos de candidatos, capaz de identificar padrões a
serem considerados em uma análise curricular pelos responsáveis de Recursos
Humanos. Tal sistema computacional apresenta as competências técnicas presentes nos
documentos textuais dos currículos valendo-se de um ranking, escalonando-os e pondo
no topo as competências mais frequentes.
Segundo a própria empresa descreve em seu site oficial na Internet (INTEXT,
2015):
É possível também utilizar o software para encontrar currículos com
determinadas competências. Isto é útil para pré-selecionar currículos
quando há muitos candidatos (é impossível ler todos, portanto, o
software pode ajudar a selecionar alguns bons candidatos). O mais
interessante é que o analista de RH pode definir um perfil desejado
(competências desejadas nos candidatos, com um peso associado a
cada uma delas) e o software apresenta os currículos através de um
ranking, colocando no topo os melhores candidatos de acordo com o
perfil definido. O software Text Mining Suite também permite analisar
um grupo de currículos. Isto é especialmente útil para identificar a
expertise de um grupo, por exemplo, seus pontos fortes (quais as
competências que mais aparecem nas pessoas do grupo). Encontrar
estes pontos fortes ajuda a definir os potenciais de atuação do grupo.
Por outro lado, as competências que menos aparecem (pontos fracos)
podem ser úteis para preparar treinamentos nestas áreas.
Em seus experimentos, comprova-se que o software baseia-se na abordagem
determinística, que na Literatura Matemática, significa que o modelo estudado apresenta
uma quantidade definida de entradas (atributos) e sobre as quais resultará um conjunto
único de saídas. Sua aplicação, tal como para todos os softwares com mesma finalidade
de processamento de linguagem natural citados nessa pesquisa, permite a preparação
dos textos para submissão aos processos de mineração, e seus resultados permitem a
análise semântica, estatística e de Ontologia (propriedades gerais a respeito da base de
documentos processada, de modo a dar-se subsídio para inferir-se conceitos sobre a
mesma, identificando, no caso de um Clustering, propriedades generativas de um
64
cluster para outro, permitindo as comparações entre si e identificando-se os documentos
que integram a cada cluster) sobre a base textual.
A figura 12 abaixo apresenta um exemplo de uma tela de resultados, em
Clustering, para uma base de textos processada pelo software em questão.
Figura 12 - Suite Text Mining para Análise de Currículos: tela principal
4.2.3.4. Softwares on demand
Há empresas e pesquisadores, no entanto, que preferem o desenvolvimento de
um software específico sob demanda (on demand) para um determinado contexto de
exploração. Isto porque, apesar de fornecerem uma gama incomensurável de recursos
para pré-processamento, processamento e relatórios com resultados encontrados, ainda
assim o uso de cada software já projetado de forma generalizada para Text Mining
exige, muitas vezes, adaptações com relação ao preparo da base de textos para posterior
submissão aos seus cuidados, bem como outras atenções mais para que não haja a
interferência de um determinado campo documental - que não seja alvo da exploração -
65
nos resultados a serem analisados, ao final. Temendo, com isso, possíveis descuidos na
preparação da base, em algumas ocasiões se opta por implementar uma ferramenta
computacional própria, voltada àquela finalidade especializada.
Para tanto, há de se ter profissionais capacitados em desenvolvimento de
softwares, com conhecimentos avançados em linguagem de programação e em
Inteligência Competitiva para Negócios para que esse desenvolvimento possa ser
realizado. Em seus estudos, Caputo (2006) utilizou a linguagem de programação Java
para desenvolver seu próprio sistema de informação para processamento textual de
patentes industriais, que atuou focada na extração de conhecimentos semânticos sobre o
campo “Resumo” e na análise estatística sobre o campo “Data” de cada patente
submetida, justificando para sua escolha como sendo “necessários procedimentos
especiais, capazes de manipular os atributos presentes em tais documentos”, e
complementando, “de maneira a fornecer o maior ganho de informação inclusa nos
mesmos”. Para análise do processo de extração de conhecimento, Caputo (2006)
utilizou a técnica de Classificação Não-Supervisionada (Clustering), tal como apresenta
a figura 13 abaixo.
Figura 13 - Tela de visualização dos resultados de Clustering para o software de
Text Mining desenvolvido por Caputo (2006)
66
CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente trabalho de pesquisa acadêmico apresentou uma abordagem sobre as
ferramentas tecnológicas, suas aplicações e alguns exemplos, desenvolvidas para
obtenção de vantagens competitivas em função de tomadas de decisões estratégicas por
parte das empresas (Inteligência Competitiva em Negócios) oriundas dos estudos
científicos sobre Mineração de Dados (não-estruturados, inclusive, também chamada de
Mineração de Textos nesse caso) como forma de prover ao Departamento de Recursos
Humanos de uma empresa um caminho mais eficiente e ágil a ser trilhado para
prospecção inteligente sobre dados documentados em Curriculum Vitae de candidatos,
em busca de informações que levem ao conhecimento técnico implícito sobre o perfil
desses candidatos às vagas de empregos no qual os próprios se interessam, durante um
Processo de Seleção de pessoal e Recrutamento para as demais fases decorrentes do
processo seletivo, objetivando as futuras contratações por parte da empresa.
Uma empresa não somente obtém vantagens competitivas quando fabrica
produtos ou presta serviços de grande valor e de forma diferencial em comparação às
outras concorrentes diretas pelo mercado de consumidores. Compreendendo-se a
importância na valorização do seu próprio corpo colaborador, uma empresa é capaz de
oferecer um diferencial de mercado quando é vista e respeitada por todos como
instituição que oferece condições excepcionais aos seus colaboradores e outros mais
interessados, muitos dessas marcas,, inclusive, provocando admiração, desejo e até
mesmo anseio por parte de muitos profissionais que a adotam como referencial para se
trabalhar, um dia. Mesmo porque, é fato que produtos ou serviços de grande valor são
precedidos por profissionais qualificados tecnicamente e comprometidos com a
organização no qual colaboram, e com isso, tais produtos e serviços são resultados do
trabalho
qualificado
e
compenetrado
de
todo
um
time
de
colaboradores
compreendedores das missão e visão de sua marca, que numa relação de reciprocidade,
a tomam para si tal como se fossem os próprios “donos” dessa mesma marca.
Considerando essas ponderações, uma empresa constrói um corpo de
colaboradores com tais características desde o processo seletivo, tendo o Departamento
de Recursos Humanos a importante função de definir as fases de um processo seletivo,
levando-se em consideração as averiguações técnicas e comportamentais sobre os
67
propensos candidatos às vagas de emprego quando tornadas as ofertas de forma pública.
Nesse caso, o uso da tecnologia de informação por parte desse mesmo importante
departamento pode ser utilizado já desde a divulgação de tais ofertas, utilizando-se os
recursos de comunicação tecnológica, a Internet em especial, através do site oficial da
instituição e demais redes sociais no qual a própria possui cadastro (Facebook,
Linkedin, Twitter, Google+ entre outras).
Uma vez recebidos os currículos para apreciação, deve-se considerar que não
somente para marcas mais repercutidas e consideradas pelo senso comum como
“gigantes” em relação ao mercado em virtude da construção de sua história de bons
serviços prestados ao longo do tempo, como também as de menor repercussão podem
receber uma grande quantidade de documentos curriculares para que, em uma triagem
inicial, os responsáveis pelo Departamento de RH decidam quais serão aproveitados
para as fases posteriores ao processo seletivo. É nesse momento que a Tecnologia de
Informação desenvolvida para Inteligência Competitiva em Negócios pode entrar em
cena, otimizando a busca pelos currículos que, tecnicamente, se enquadram nas
pretensões da empresa com relação ao perfil técnico que a própria deseja, verificando a
compatibilidade do currículo quanto aos seus interesses perante o preenchimento da
vaga ofertada. Assim sendo, processos que agilizem essa triagem e evitem o esforço
braçal de comparação de diversos currículos (muitas vezes, até centenas ou milhares
quando se trata de uma empresa de nome reconhecido no mercado) podem ser utilizados
durante essa etapa em especial, que é o foco dessa referida pesquisa monográfica.
Ao final desse trabalho, verificou-se que tais métodos, ferramentas e técnicas
oriundas do desenvolvimento da Tecnologia de Informação e de Comunicação para
Inteligência Competitiva em Negócios podem proporcionar à empresa uma tomada de
decisão ágil, eficiente e qualificada sobre uma triagem técnica de currículos. Para tanto,
algumas considerações (nos próximos tópicos a seguir) carecem de ser feitas, de forma
a deixar claro a respeito do limiar entre a tecnologia e sua utilização por parte dos
responsáveis pelo RH pelo processo seletivo em uma empresa.
68
5.1. Sobre a tutoria tecnológica para o processo seletivo
Já desde a etapa de divulgação da oferta de vagas, o amparo tecnológico é de
grande valia, através da publicação sobre a chamada por currículos utilizando-se o site
oficial da empresa e suas redes sociais. Entretanto, não vale descartar outras formas
mais antigas de divulgação, tais como publicações em jornais de grande circulação, na
seção “Classificados”, e sim utilizar o apoio tecnológico como forma de agregação para
essa finalidade. Conforme já comentado, o uso da Tecnologia de Informação não
excetua a possibilidade de uso de outros meios de comunicação para divulgação, e
dependendo do cargo oferecido e da faixa etária de quem costuma se candidatar. essa
ainda pode ser a forma mais adequada de oferta por vagas mesmo em plena considerada
“era da sociedade da informação digital”.
Os softwares desenvolvidos com a finalidade de obtenção dessas vantagens
competitivas através de processos de mineração de conteúdo (dados ou textos) outrora
comentados de forma alguma substituem dotes primordiais para os analistas de RH
responsáveis pela seleção de candidatos e Recrutamento de tais para as fases seguintes
em um processo. Assim sendo, não são esses mecanismos computacionais os
responsáveis pelo bom senso, coerência e perspicácia (por exemplo) na análise de um
documento curricular em substituição ao raciocínio humano. Há de se compreender que
a assistência prestada por esses visam tão somente facilitar o trabalho do pessoal
responsável, e que a competência e capacidade de avaliação dos resultados trazidos
pelos processos de prospecção tecnológica por parte dos softwares de nada representam
se tal pessoal não possuir condições mínimas para avaliação. Tal como citado no
Capítulo 4, os softwares de Inteligência Competitiva em Negócios, tais como
PolyAnalist, Rapidminer, Suite Text Mining e outros on demand oferecem relatórios e
gráficos capazes de traduzir um resultado advindo da busca e recuperação das
informações implícitas em uma base de dados submetida aos seus cuidados, porém, o
conhecimento e a capacidade de se enxergar agrupamentos de dados (Clustering Classificação Não-Supervisionada de dados) são necessários aos avaliadores de RH, que
através da análise sobre o conhecimento gerado norteiam suas tomadas de decisões.
69
5.2. Sobre o preparo para o uso da tecnologia pelos
responsáveis pelo processo seletivo
Apesar de muito úteis, em especial, para quando a análise for sobre uma
quantidade de dados considerada de grande número, os softwares voltados para os fins
de prospecção requerem dos profissionais que irão o utilizar um preparo no sentido de
que esses próprios profissionais saibam realizar o pré-tratamento da base e posterior
submissão ao tratamento exploratório sobre esses dados. Assim sendo, é necessário que
os analistas de Recursos Humanos saibam, ao menos, interpretar os resultados gerados
em formatos de gráficos e de relatórios retornados por esses softwares. Dali em diante,
cabe também ao analista responsável de RH utilizar de seus conhecimentos e
experiência sobre informações prospectadas para que haja a geração do conhecimento
sobre a base de documentos analisada, e a compatibilizar esses resultados com os
interesses da empresa com relação ao perfil almejado. Vale a lembrança de que uma
triagem de currículos eficiente possibilita a minimização de erros em descarte de
candidatos que poderiam atender às pretensões da organização para o cargo no qual se
candidata, e portanto, evitando que esses potenciais talentos sejam ignorados, vindo a
colaborar profissionalmente para outras marcas concorrentes. Com isso, pode-se haver a
necessidade da adoção de uma política interna de treinamento do pessoal de RH
responsável pela seleção e Recrutamento de candidatos para adequação ao software que
a empresa eleger como ferramenta computacional para utilização da triagem curricular,
em uma primeira etapa visando a definição de quais candidatos seguirão no processo
seletivo.
5.3. Herança para trabalhos futuros
A tutoria prestada pelos sistemas de informação para geração de Inteligência
Competitiva em Negócios proposta em presente pesquisa focou a questão técnica da
avaliação dos candidatos sobre os seus conteúdos descritos em seus currículos. É
evidente que, para o pessoal responsável pela seleção e Recrutamento de Recursos
Humanos, essa não é a única questão que basta para contratação de um candidato nos
dias atuais. Tal conforme citado em presente obra monográfica, outras questões são
consideradas no momento de avaliação de um candidato a ocupar uma vaga, tal como a
questão comportamental, o que leva a um processo seletivo ser de natureza
70
multidisciplinar e, de preferência, com a composição de responsáveis com habilidades
de avaliação (psicológica, inclusive) na equipe responsável por esse importante
processo. Por conta disso, pode-se compreender o porquê da aplicação de outros testes
(citados no Capítulo 3) durante as fases seguintes ao longo desse importante processo de
admissão. Cabe, portanto, a compatibilização da análise técnica sobre o perfil descrito
pelos candidatos em seu Curriculum Vitae e a comprovação da veracidade sobre o que
ele descreveu em seu currículo (se o Departamento de RH julgar necessário) com os
resultados das avaliações subsequentes para que se chegue à tomada de decisão sobre
qual ou quais candidatos serão contratados, em adequação ao que uma determinada
vaga solicita.
Ainda assim, outras aplicações dessas ferramentas computacionais para esses
fins podem ser feitas em etapas posteriores à triagem curricular. Um exemplo e já
citando como proposta para trabalho futuro seria uma análise da aplicação da mineração
de textos sobre redações escritas pelos candidatos, a fim de se explorar o conhecimento
de cada candidato sobre conteúdo dissertado pelos mesmos com relação a um tema
definido pela equipe de seleção, ou ainda, o que pensa os candidatos sobre um
determinado tema definido que reflita a filosofia de trabalho defendida pela empresa.
Tal redação seria redigida diretamente em um aplicativo computacional de edição de
textos, a fim também de testar ao mesmo tempo o conhecimento básico dos candidatos
em Informática. Ao final da edição, as redações seriam gravadas em formato de arquivo
inerente ao editor de textos, entregues à equipe de avaliação que, por sua vez,
submeteriam aos cuidados do software escolhido para mineração sobre a base textual.
Com isso, a avaliação ficaria por conta dos termos-chaves obtidos como resultados do
tratamento textual por parte da ferramenta computacional, e caberia à equipe
responsável de RH avaliar se condizem com o tema central da redação, ou se ainda,
estão de acordo com o que a empresa compreende como sendo adequada às suas missão
e visão.
Outra possibilidade é a exploração dos dados pessoais de cada candidato para
análise estatística utilizando os conceitos comentados sobre Data Mining, a fim de se
traçar um perfil sobre os candidatos a um determinado cargo oferecido, como por
exemplo, distribuição de frequência dessa “população” por faixa etária, por local de
moradia, por pretensão salarial, por nível de escolarização e de formações
71
extracurriculares dentre outros, de forma a gerar um histórico que leve à análise sobre
tendências do perfil pessoal dos candidatos que se interessam por uma determinada
função quando é ofertada pela organização. Tais tendências são capazes de, ao menos,
prover uma expectativa sobre o perfil de quem costuma se candidatar.
Seria interessante, ainda, a aplicação de uma ou mais dos softwares
computacionais citados nessa pesquisa em uma situação real, elegendo-se uma empresa,
solicitando uma base de currículos cadastrados para a própria e aplicando sobre essa
base as tarefas inerentes à mineração através do software ou softwares escolhidos, de
forma a analisar os resultados e a eficiência desse processo para a geração de
conhecimento tendo em vista essa triagem curricular.
Outra proposta é eleger uma empresa e realizar uma entrevista com o
representante do seu Departamento de Recursos Humanos, extraindo dele informações
tais como: etapas do processo de Recrutamento e de Seleção de Pessoal que a empresa
costuma aplicar em seus candidatos; e a assessoria da tecnologia e dos sistemas de
computação para tais fases, se a empresa utilizar de tais aparatos.
Há a possibilidade, ainda, por parte dos profissionais em Tecnologia de
Informação do desenvolvimento de um software on demand voltado para análise textual
sobre currículos e redações, e a aplicação específica sobre um estudo do caso do
Departamento de Recursos Humanos de uma empresa selecionada, tal como (CAPUTO,
2006) fez com relação à sua pesquisa (em seu caso, sobre patentes industriais), com
possibilidade de reaproveitamento do software com adequações para outros estudos.
E, no caso da seleção de currículos para contratação de docentes e
pesquisadores, as empresas ainda têm a oportunidade de utilizar o repositório de
Curriculum Lattes da Internet, disponível no site oficial da CNPq (Conselho Nacional
de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), através de estratégias correlatas às
linhas de pesquisa Data Mining e Text Mining, que visa a extração de padrões sobre
hipertextos hospedados em domínios (sites) na Internet (Web Mining), utilizando como
base para seus pré-processos e processos tarefas de extração de conhecimentos já
comentados para mineração de dados e textos, adaptados aos casos em que a base
textual advém da exploração direta dos mesmos na própria Internet. Para essa última
proposta, lançam-se duas alternativas: ou a empresa utiliza um dos programas para
72
mineração de dados e textos citados / similares com extensões para hipertextos, ou a
empresa solicita o desenvolvimento e implantação de um software on demand,
específico para essa situação.
73
REFERÊNCIAS
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