People Analytics: muito além dos dados

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5380/atoz.v10i3.79767

Palavras-chave:

Análise de dados, People Analytics, Recursos Humanos, Estratégia organizacional.

Resumo

Introdução: este estudo objetiva desenvolver uma revisão sobre o tema People Analytics baseada na literatura da área disponível nas bases de dados Web of Science e Scopus. O conceito foi explorado, assim como estudos que demonstram como utilizá-lo nas organizações, as vantagens e desafios de sua aplicação e a percepção de gestores sobre esta aplicação. Método: a pesquisa foi realizada a partir de artigos disponíveis nas bases de dados acima citadas, publicados a partir do ano de 2005.  Resultados: os resultados mostram que especial atenção deve ser dada a origem dos dados analisados, assim como uma análise correta do material disponível é fundamental para que possa gerar informação e conhecimento que representem valor para as organizações. Conclusão: destaca-se ainda que a capacitação dos profissionais de Recursos Humanos para o uso de dados é enfatizada em diversos artigos que compuseram a análise deste estudo.

Biografia do Autor

Silvana de Souza Moraes, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP) Marília

Doutoranda em Ciência da Informação na UNESP Marília, mestra em Engenharia de Produção pela Faculdade de Engenharia da UNESP Bauru (2016), especialista em Gestão Integrada da Qualidade, Meio Ambiente, Saúde e Segurança no Trabalho e Responsabilidade Social (2012) pelo SENAC, pós-graduada em Gestão de Pessoas (2009) pela Faculdade Anhanguera de Bauru, graduada em Letras (1997) e em Gestão Empresarial / Processos gerenciais pela FATEC Bauru (2018). Experiência em Educação corporativa, trabalha como Assessora da Diretoria Operações no Banco do Brasil e desde 2011 atua como educadora da Universidade Corporativa Banco do Brasil (UNIBB). É integrante do Grupo de Pesquisa "Informação, Conhecimento e Inteligência organizacional" da UNESP Marília.

Ieda Pelogia Martins Damian, Universidade de São Paulo, Faculdade de Filosofia, Ciência e Letras de Ribeirão Preto.

Docente da Universidade de São Paulo no curso de graduação em Ciência da Informação e Documentação do Departamento de Educação, Comunicação e Informação da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras - FFCLRP/USP. Docente do Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação na Unesp - Marília - SP. Pós-doutorado pela Universidad de Salamanca (USAL), Espanha, 2020. Doutorado em Administração de Organizações pela FEA-RP/USP, 2012. Mestrado em Administração de Organizações pela FEA-RP/USP, 2009. Graduação em Análise de Sistemas pela Pontifícia Universidade Católica de Campinas, 1994. Membro do Conselho Fiscal da Associação Brasileira de Educação em Ciência da Informação (ABECIN), 2019-2022.

Referências

Angrave, D.; Charlwood, A.; Kirkpatrick, I.; Lawrence, M. & Stuart, M. (2016), HR and analytics: Why HR is set to fail the big data challenge. Human Resource Management Journal, 26, 1-11. doi:10.1111/1748-8583.12090

Barends, E.; Rousseau, D. M. & Briner, R. B. (2014). Evidence-based management: The basic principles, Center for Evidence-Based Management.

Boudreau, J. W. (2012). Decision logic in evidence-based management: Can logical models from other disciplines improve evidence-based human resource decisions? In D. Rousseau (Ed.), The Oxford handbook of evidence-based management (pp. 223–248). New York, NY: Oxford University Press.

Boudreau, J. W. (2010). Retooling HR. Boston, MA: Harvard Business Publishing.

Boudreau, J. W. & Ramstad, P. M. (2007). Beyond HR: The new science of human capital, Boston, MA: Harvard Business School Pub.

Cascio, W. & Boudreau, J. (2010). Investing in People: Financial Impact of Human Resource Initiatives. FT Press.

Dahlbom, P.; Siikanen, N.; Sajasalo, P. & Jarvenpää, M. (2020), Big data and HR analytics in the digital era. Baltic Journal of Management, 15(1), 120-138, 2020. doi 10.1108/BJM-11-2018-0393

Davenport, T. H. & Prusak, L. (1998). Conhecimento empresarial. Rio de Janeiro: Campus.

Green, D. (2017), The best practices to excel at people analytics. Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance, 4(2), 137-144. doi 10.1108/JOEPP-03-2017-0027.

Guenole, N., Ferrar, J. & Feinzig, S. (2017). How Successful Organizations Use Big data and HR analytics in the digital era. The Power of People, 2017.

Heuvel, S. V. D. & Bondarouk, T. (2017). The rise (and fall?) of HR analytics A study into the future application, value, structure, and system support. Effectiveness: People and Performance, 4(2), 157-178. doi 10.1108/JOEPP-03-2017-0022

Hoffmann, W. A. M. (2009). Gestão do conhecimento: desafios de aprender. São Carlos: Compacta.

King, K. G. (206), Data Analytics in Human Resources: A Case Study and Critical Review. Human Resource Development Review, 15(4), 487-495. doi: 10.1177/1534484316675818

Kiron, D.; Ferguson, R.B. & Prentice, K. P. (2013). From value to vision: reimagining the possible with data analytics. MIT Sloan Management Review, 54(3), 1-23.

Levenson, A. (2011). Using targeted analytics to improve talent decisions. People & Strategy, 34, 34-43.

Marler, J. H. & Boudreau, J. W. (2017). An evidence-based review of HR Analytics. The International Journal of Human Resource Management, 28(1), 3-26. doi: 10.1080/09585192.2016.1244699

Minbaeva, D. (2017). Human capital analytics: why aren't we there? Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance, 4(2), 110-118. doi: 10.1108/JOEPP-04-2017-0035

Mondare, S., Douthitt, S., & Carson, M. (2011). Maximizing the impact and effectiveness of HR Analytics to drive business outcomes. People & Strategy, 34, 20–27.

Papoutsoglou, M., Mittas, N., & Angelis, L. (2017). Mining People Analytics from Stack Overflow Job Advertisements, 43rd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications.

Rasmussen, T., & Ulrich, D. (2015). Learning from practice: How HR Analytics avoids being a management fad. Organizational Dynamics, 44, 236–242.

Setzer, V. W. (2015). Dado, Informação, Conhecimento e Competência. Retrieved from http://www.ime.usp.br/~vwsetzer/dado-info.html.

Sharma, A., & Sharma, T. (2017). HR analytics and performance appraisal system: A conceptual framework for employee performance improvement. Management Research Review, 40(6), 684-697. doi 10.1108/MRR-04-2016-0084.

Shrivastava, S., Nagdev, K., & Rajesh, A. (2018). Redefining HR using people analytics: the case of Google. Human resource management international digest, 26(2), 3-6.

Tursunbayeva, A., Di Lauro, S., & Pagliari, C. (2018). People analytics - A scoping review of conceptual bound ariesand value propositions. International Journal of Information Management, 43, 224–247.

Vosburgh, R. M. (2007). The Evolution of HR: Developing HR as an Internal Consulting Organization. Human Resource Planning, 30(3), 11-23.

Wei, D., Varshney, K. R., & Wagman, M. (2015). Optigrow: People Analytics for Job Transfers, IEEE International Congress on Big Data. doi 10.1109/BigDataCongress.2015.84

West, M. [Mike] (2015). Post [What is the History of People Analytics?]. Retrieved from http://www.linked.com/in/michaelcwest

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Publicado

2021-09-29

Como Citar

Moraes, S. de S., & Damian, I. P. M. (2021). People Analytics: muito além dos dados. AtoZ: Novas práticas Em informação E Conhecimento, 10(3), 1–11. https://doi.org/10.5380/atoz.v10i3.79767

Edição

v. 10 n. 3 (2021): set./dez.

Seção

Dossiê temático: Artigo

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