Questão FC686228
O People Analytics evoluiu de um modelo descritivo e reativo para uma abordagem preditiva e prescritiva, capaz de gerar vantagem competitiva ao transformar dados de pessoas em inte
Gestão de Pessoas
QUADRIX · 2025
O People Analytics evoluiu de um modelo descritivo e reativo para uma abordagem preditiva e prescritiva, capaz de gerar vantagem competitiva ao transformar dados de pessoas em inteligência estratégica. No entanto, sua efetividade depende da maturidade analítica da organização, da qualidade e da integração dos dados e da capacidade de traduzir resultados estatísticos em decisões de gestão alinhadas ao negócio. Considerando essas informações, assinale a opção que apresenta uma aplicação madura e estrategicamente integrada do People Analytics.
- implementar dashboards de RH com indicadores de turnover e absenteísmo, atualizados em tempo real, mas sem análises de correlação entre variáveis ou testes de significância estatística
- integrar bases de dados internas e externas, aplicando modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para identificar padrões ocultos, prever comportamentos e otimizar decisões de gestão de pessoas, com governança de dados e critérios éticos de uso
- aplicar questionários de satisfação e relatórios de desempenho como base para decisões de promoção, sem uso de modelagem preditiva nem validação quantitativa dos resultados
- utilizar análises descritivas de clima organizacional para orientar ações pontuais de engajamento, sem conexão com dados de desempenho ou produtividade
- centralizar todas as informações de RH em um sistema ERP, garantindo rastreabilidade e segurança das informações, mesmo sem desenvolver análises inferenciais ou preditivas
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Gabarito
B
Comentário do professor
A alternativa descreve uma aplicação de People Analytics em estágio maduro, capaz de gerar inteligência estratégica para a organização.
A integração de bases internas e externas amplia o escopo analítico, permitindo cruzar informações de RH com desempenho, mercado e contexto operacional, o que produz variáveis mais robustas para análise.
O uso de modelos estatísticos e machine learning possibilita identificar padrões ocultos, prever comportamentos (por exemplo turnover e performance) e suportar decisões prescritivas que otimizam a gestão de pessoas.
Governança de dados e critérios éticos asseguram qualidade, segurança, conformidade e uso responsável das informações, preservando privacidade e evitando vieses.
Em conjunto, esses elementos traduzem maturidade analítica e alinhamento com o negócio, convertendo dados em vantagem competitiva.
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