TCCgrad
Competências necessárias em análise de dados para o profissional de administração com atuação no ecossistema de inovação
Fecha
2021-08-19Autor
Pereira, Helena Tamanini da Costa
Silva, Luiz Eduardo Garbelotto da
Institución
Resumen
Na década de 1980, as pessoas passaram a carregar computadores e planilhas pessoais que
permitiram levar o trabalho para onde precisassem, o que possibilitou pesquisas analíticas
muito mais ágeis. Com o aumento no volume dos dados, analisá-los passou a ter um impacto
gigantesco na tomada de decisão das organizações. O estudo tem como objetivo identificar as
competências de dois profissionais: o Administrador e o Analista de Dados. Também
questiona os profissionais de Administração a respeito da quantidade de conteúdos sobre
Análise de Dados existentes em sua formação na graduação na graduação, se consideram
suficientes para o mercado de trabalho. A pesquisa teve caráter qualitativo, e foram feitas
vinte entrevistas diretas e semi estruturadas. Verificou-se que, se tratando de competências
necessárias em análise de dados para o profissional de administração com atuação no
ecossistema de inovação, são necessários conhecimentos básicos das ferramentas de análise,
visão analítica, boa comunicação, interpretação e tomada de decisão baseada em dados. In the early 80s, people started carrying personal computers and spreadsheets that allowed
them to take their work wherever they needed it, which made analytical research much more
agile. With the increase in the volume of data, analyzing it began to have a huge impact on
organizations' decision-making. The study aims to identify the skills of two professionals: the
Manager and the Data Analyst. It also questions managers about the amount of content on
Data Analysis at graduation, if they consider it sufficient for the job market. The research was
qualitative in nature, and direct and semi-structured interviews were conducted. It was found
that, about data analysis skills for managers working in the innovation ecosystem, basic
knowledge of analysis tools, analytical vision, good communication, interpretation and
decision-making based on data are necessary.