Ageing workforce : determinar e caracterizar os diferentes clusters de colaboradores para uma melhor compreensão da sua diversidade

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Guerreiro, Ana Margarida Sabino
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/63948
Resumo: Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business Intelligence
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spelling Ageing workforce : determinar e caracterizar os diferentes clusters de colaboradores para uma melhor compreensão da sua diversidadePeople AnalyticsAgeing WorkforceData MiningAnálise de Clustersk-meansDissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceA presente dissertação consiste numa análise de clusters com foco na importância que a temática do Ageing Workforce assume atualmente na organização em estudo. Para explorar a relevância do tema são abordados conceitos inerentes ao People Analytics e também algumas técnicas de Data Mining utilizadas em contexto organizacional. A bibliografia disponível aponta para uma mudança na função de Recursos Humanos que tem vindo a ser registada ao longo dos últimos anos. Esta mudança resulta da necessidade de tornar os dados de Recursos Humanos úteis para uma gestão estratégica da organização. Estes deixam de ser úteis apenas para a função de Recursos Humanos e passam a ser utilizados também em outras áreas de negócio de forma estratégica e assegurando a evolução de desempenho de uma organização. Comprova-se a importância crescente de ferramentas que tenham por base o conceito de People Analytics na função de Recursos Humanos. É importante que as organizações tenham conhecimento sobre os seus colaboradores, desta forma é crucial garantir o armazenamento dos dados de forma a assegurar a sua qualidade e disponibilidade. Os objetivos da análise de clusters passam por: analisar a estrutura dos dados, verificar e relacionar os aspetos dos dados entre si e ajudar a caracterizar os colaboradores. O trabalho desenvolvido permite à organização aumentar o conhecimento sobre o perfil dos colaboradores, com vista a uma análise das práticas vigentes de Recursos Humanos e uma eventual adequação das mesmas.The present dissertation shows the results of a cluster analysis focused on the importance that the Ageing Workforce has nowadays, namely in the context of the organization considered for this study. To study the relevancy of the thematic this study addresses concepts related to People Analytics and some Data Mining techniques used in an organizational context. The worldwide bibliography available points to a change in the Human Resources function which has been registered in the last few years. This change comes from a need of finding Human Resources Data useful to support the strategic management of the organization. Data becomes useful in other business areas, not only in the Human Resources context, which ensures the performance improvement of an organization. It’s possible to prove the growing importance of tools based on the People Analytics concept in a Human Resources function. It’s always considered important that organizations have an awareness of their employees, so it is critical to guarantee an efficient data storage in order to provide quality and availability of data. The objective of the cluster analysis presented in this dissertation is to analyze the data structure verified and relate data with each other in order to improve the employee’s characterization. It allows an increase in the knowledge about the employees in the organizational context with the goal to analyze the current Human Resources policies and an eventual adequation of these policies.Henriques, Roberto André PereiraVictorino, Guilherme Hidalgo Barata MartinsRUNGuerreiro, Ana Margarida Sabino2019-03-20T19:36:59Z2019-03-072019-03-07T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/63948TID:202201015porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T04:30:23Zoai:run.unl.pt:10362/63948Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:34:03.427385Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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