Big data analytics aplicado à tomada de decisão no Instituto da Segurança Social: o caso das pensões de sobrevivência

• Autor(a) principal: Boas, Joel Fernando Rodrigues Vilas
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/28310
• topic: Big data; Administração pública -- Public administration; Gestão pública; Data analytics; Tomada de decisão -- Decision making; Public management

O big data refere-se a uma grande quantidade de produção de dados diferenciados, que é praticamente impossível de ser analisada pelos métodos tradicionais e, além disso, é um processo pelo qual as organizações extraem valor agregado desses dados, obtendo vantagens competitivas, através de técnicas de análise de dados. A pensão de sobrevivência é uma prestação pecuniária mensal e contínua, mas não vitalícia, concedida aos familiares de beneficiários ativos ou pensionistas do sistema de segurança social, em caso de falecimento, e destina-se a indemnizar os familiares pela perda dos rendimentos do trabalho ou da pensão de reforma recebidos pelo falecido. Os pagamentos desta pensão, em 2020, representaram 1,26% do PIB português (2.516M€) e por isso é importante garantir a boa gestão financeira. Desta feita, surge a questão de investigação como pode a data analytics contribuir para uma melhoria na tomada de decisão na gestão da pensão de sobrevivência? O autor aplicou o método qualitativo, procedendo à recolha de dados através da realização de entrevistas exploratórias, a pessoas que tomam decisões na gestão desta pensão e sabem identificar quais as dificuldades que têm no seu dia de trabalho e entrevistas com especialistas em dados para perceber como a data analytics poderá responder aos desafios identificados nas entrevistas exploratórias. Concluiu-se que a aplicação de data analytics na gestão da pensão de sobrevivência, como complemento à tomada de decisão, poderá responder às dificuldades inerentes à sua gestão, promover uma cultura organizacional de inovação orientada para os dados, aumentar a produtividade, eficiência, eficácia e economicidade.