Aplicação de Técnicas de Mineração de Dados na Caracterização da Rotatividade Interna de Pessoal Application of Data Mining Techniques in the Characterization of Internal Personnel Turnover Alessandro de Souza Mendes, Rafael Timóteo de Sousa Júnior, Valério Aymoré Martins, Flávio Elias Gomes de Deus Laboratório de Tecnologias da Tomada de Decisão, Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade de Brasília, Brasil {alessandro.mendes, desousa, valeriomartins, flavioelias}@redes.unb.br Resumo — O objetivo deste tabalho é propor a aplicação de técnicas de Minieração de Dados para detectar padrões de comportamento em bases de dados de empregados. O conhecimento pretendido diz respeito à transferência de pessoas entre as áreas organizacionais (rotatividade interna), a fim de oferecer às organizações um modelo para avaliar o impacto dessas transferências sobre as suas políticas de gestão de pessoas. Portanto, este artigo descreve um modelo que aplica técnicas de agrupamento e regras de associação para a descoberta de conhecimento sobre as transferências de funcionários entre as unidades de uma organização financeira brasileira. Para validar a o conhecimento encontrado, um novo tipo de dimensão é proposto para o modelo multidimensional. Desta forma, a hipótese é avaliada em um estudo de caso realizado em uma organização brasileira, com mais de quatro mil unidades espalhadas por todo o páis e mais de 95 mil funcionários. Palavras Chave – Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados, Data Warehouse, Mineração de Dados, Análise de Grupos, Regras de Associação, Rotatividade de pessoal. Abstract— The aim of this work is to propose the application of data mining techniques to detect behavior patterns in employee management databases. The desired knowledge concerns the transfer of people between organizational areas (internal turnover), in order to provide organizations a model for assessing the impact of these transfers on their people management policies. Therefore, this article describes a model that applies techniques of clustering and association rules for the discovery of knowledge on transfers of staff between units of a Brazilian financial organization. To allow the expression of this knowledge in a compact expressive way, a new dimension type is proposed for the multidimensional model. This way, the hypothesis is evaluated on a case study conducted in a Brazilian organization, with over four thousand units spread nationwide and over 95 thousand employees. Keywords – Knowledge Discovery in Databases, Data Warehouse, Data Mining, Clustering, Associations Rules, Turnover I. INTRODUÇÃO Na atual conjuntura da economia mundial, a Gestão de Pessoas recebeu uma nova abordagem, com um foco mais estratégico. Neste sentido, pessoas não são vistas apenas como uma força de trabalho, mas são reconhecidas como um ativo valioso dentro e fora de seus ambientes de trabalho [1]. Esse reconhecimento vem da compreensão de que as pessoas são a chave para as estratégias corporativas. Assim, a dinâmica de admissão e desligamento de pessoal tornou-se um tema de grande interesse pois impacta qualquer organização, além de ser usualmente um processo contínuo. Uma alta taxa de perda de empregados pode implicar em problemas e desafios organizacionais [2]. Quando um empregado deixa a empresa, ou simplesmente muda de um departamento para outro, provavelmente existe uma perda de conhecimento, capital intelectual, inteligência de negócios e domínio de processos. E quando isso acontece, o reflexo é sentido visivelmente na área organizacional, uma vez que essa transição impacta diretamente, seja na motivação de quem permanece no quadro funcional, seja na capacidade do setor em realizar suas atividades. O termo rotatividade de pessoal (em inglês, employee turnover) é aplicado para caracterizar a dinâmica de entrada e saída de empregados de uma empresa em um determinado período [3]. O estudo da rotatividade de pessoal tem atraído a atenção de muitos pesquisadores em busca de uma maior compreensão sobre o comportamento das relações entre as organizações e seus empregados [2]. Atualmente, dado um maior investimento das organizações na área de Gestão de Pessoas, é cada vez mais frequente a avaliação das principais causas que levam os empregados a saírem de uma empresa e também dos fatores que levam a organização a demiti-los [4]. Porém, rotatividade de pessoal não se refere somente ao desligamento do empregado. De acordo com [5], a rotatividade de pessoal também engloba as transferências de um indivíduo de uma função, ou de uma área, para outra função, ou ainda a transferência entre áreas dentro da mesma organização. Um empregado, que é transferido de área, será substituído por outro que necessitará de treinamento e tempo para absorver as atividades do antigo, o que afetará temporariamente a produtividade da área ou de um projeto específico. Este artigo analisa o uso de técnicas de mineração de dados, especialmente regras de associação e os métodos de agrupamento, de forma a contribuir para o entendimento e CISTI 2014 | 155