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https://hdl.handle.net/20.500.14867/848086| Título: | A integração entre mineração de dados e gestão do conhecimento como suporte à tomada de decisão na gestão de pessoal da Marinha do Brasil |
| Autor(es): | Martins, Elaine de Carvalho Pontes |
| Orientador(es): | Freitas, Chiara Leão A. de França Delgado de |
| Palavras-chave: | Evasão militar Gestão de efetivos Gestão de pessoal - Marinha do Brasil Gestão do conhecimento Mineração de dados Planejamento de carreira Tomada de decisão |
| Áreas de conhecimento da DGPM: | Processo de tomada de decisão |
| Setor(es) da Marinha: | Estado-Maior da Armada (EMA) |
| Data do documento: | 2025 |
| Editor: | Escola de Guerra Naval (EGN) |
| Descrição: | O cenário contemporâneo é marcado pelo expressivo aumento na produção e disponibilidade de dados, impondo às organizações o desafio de convertê-los em informações relevantes e conhecimento aplicável ao processo decisório. No âmbito da Marinha do Brasil (MB), a gestão da carreira dos militares, conduzida pela Diretoria do Pessoal da Marinha (DPM), apresenta elevada complexidade por exigir a análise integrada de múltiplas variáveis relacionadas à trajetória militar. Entre os desafios existentes, destaca-se a evasão, que representa um fator de atenção para
o fluxo de carreira, o dimensionamento de efetivos e a preservação do conhecimento organizacional. Nesse contexto institucional, a gestão do conhecimento (GC) compreende processos estruturados para criar, organizar, compartilhar e aplicar o conhecimento organizacional, garantindo que informações estratégicas estejam disponíveis no momento oportuno para subsidiar decisões. De forma complementar, a mineração de dados (MD) aplica métodos estatísticos e computacionais para identificar padrões e tendências em grandes volumes de dados, oferecendo
subsídios analíticos que ampliam a precisão e a fundamentação das escolhas. A integração entre GC e MD, portanto, configura-se como uma alternativa promissora para transformar dados históricos já disponíveis em conhecimento aplicável, contribuindo para a qualidade e a precisão das decisões na gestão de pessoal. Este estudo teve como objetivo analisar o potencial de aplicação de técnicas de MD no planejamento de carreira da MB, com ênfase em modelos preditivos de classificação para identificação de perfis com maior propensão à evasão. A pesquisa, de caráter
bibliográfico e descritivo, abordou tarefas e técnicas de MD, o contexto institucional e a comparação de métodos de classificação. Como resultado, as árvores de decisão mostraram-se adequadas ao problema, por conciliarem acurácia preditiva e clareza interpretativa, possibilitando identificar variáveis críticas e subsidiar políticas de retenção mais eficazes. Espera-se que a adoção desse modelo fortaleça o processo decisório, otimize a gestão de efetivos e contribua para a eficiência institucional da MB. Trabalho apresentado à Escola de Guerra Naval, como requisito parcial para a conclusão do Curso Superior. (C-SUP 2025) |
| Abstract: | The contemporary scenario is characterized by a significant increase in data production and availability, which poses to organizations the challenge of converting them into relevant information and applicable knowledge for decision-making processes. Within the Brazilian Navy (MB), career management of military personnel, conducted by the Directorate of Naval Personnel (DPM), involves high complexity due to the integrated analysis of multiple variables related to military trajectories. Among the aspects that require attention, attrition stands out, as it influences career flow, personnel sizing, and the preservation of organizational knowledge. In this institutional context, Knowledge Management (KM) encompasses structured processes to create, organize, share, and apply organizational knowledge, ensuring that strategic information is available at the right time to support decisions. Complementarily, Data Mining (DM) applies statistical and computational methods to identify patterns and trends in large datasets, providing analytical insights that can enhance the accuracy and consistency of choices. The integration of KM and DM, therefore, emerges as a promising alternative to transform available historical data into applicable knowledge, contributing to the quality and reliability of personnel management decisions. This study aimed to analyze the potential application of DM techniques in career planning within the MB, with emphasis on predictive classification models to identify profiles with higher propensity for attrition. The research, of bibliographic and descriptive nature, addressed DM tasks and techniques, the institutional context, and the comparison of classification methods. As a result, decision trees proved to be suitable for the problem, as they combine predictive accuracy with interpretability, enabling the identification of critical variables and supporting more effective retention policies. It is expected that the adoption of this model will strengthen decision-making, optimize personnel management, and contribute to the institutional efficiency of the MB. |
| Tipo de Acesso: | Acesso aberto |
| URI: | https://hdl.handle.net/20.500.14867/848086 |
| Tipo: | Trabalho de fim de curso |
| Aparece nas coleções: | Defesa Nacional: Coleção de Trabalhos de Conclusão de Curso |
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| C-SUP CC_T_ELAINE PONTES_ MONO_A INTEGRAÇÃO ENTRE MINERAÇÃO DE DADOS E GESTÃO DO CONHECIMENTO-1.pdf | 417,81 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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