Esta é uma pré-visualização de arquivo. Entre para ver o arquivo original
XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002 ENEGEP 2002 ABEPRO 1 QUALIFICAÇÃO DE RECURSOS HUMANOS EM TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: COMO MONITORAR? Clevi Elena Rapkiewicz Ricardo J. S. Barcelos Marcelo Garnier Mota Laboratório de Engenharia de Produção, Universidade Estadual do Norte Fluminense (UENF) Emails: [clevi, ricardobarcelos, mgarnier]@uenf.br; Resumo: Muito se tem falado na assim chamada Sociedade da Informação e nas transformações que ocorrem no mercado de trabalho, particularmente no que diz respeito aos profissionais diretamente relacionados com as categorias profissionais voltadas para o fornecimento de produtos e serviços em Tecnologia da Informação (TI). Porém, existem poucas fontes de dados sistematizados que permitam caracterizar e analisar tal mercado. Visando preencher parte desta lacuna este artigo descreve uma ferramenta para diagnóstico das mutações nas demandas de qualificação de recursos humanos em TI a partir da sistematização da oferta de emprego nesta área através de anúncios de jornal. Apresentamos a modelagem conceitual da ferramenta tanto no que diz respeito a representação em si dos dados bem como da extensão necessária do modelo para permitir agregação dos dados em diferentes classes de forma a facilitar a análise dos dados. Palavras-chave: mercado de trabalho, tecnologia da informação, qualificação profissional. 1 Introdução As chamadas Tecnologias de Informação (TI) têm proporcionado um impacto significativo na economia e na organização do trabalho ao longo das últimas décadas, seja pela sua aplicação em diversos setores produtivos, transformando o perfil dos profissionais de cada área ao extinguir certos postos de trabalho e criar outros, com exigências distintas, ou também pela absorção de mão-de-obra especializada para o seu próprio desenvolvimento. Na assim chamada Sociedade da Informação o processo de constante transformação pode trazer novas oportunidades para a riqueza de uma nação ou região, mas podem também trazer novos riscos, gerando novas formas de exclusão. É portanto fundamental analisar a dinâmica das novas inclusões e das novas exclusões propiciadas por estas tecnologias. Um elemento fundamental desta análise é, ao nosso ver, a análise da configuração do mercado de trabalho e emprego dos profissionais diretamente envolvidos na prestação de serviços e desenvolvimento de produtos relacionados com TI. Diferentes possibilidades podem ser apontadas para tal análise: i) análise de dados históricos de tecnologia e conhecimentos; ii) projeção de dados a partir de informações históricas disponíveis; iii) avaliação do comportamento de novas tecnologias; iv) estudo do comportamento do mercado de trabalho com a substituição de novas tecnologias; v) avaliação do comportamento de novas tecnologias em mercados específicos. Note-se, porém, que tais possibilidades são limitantes. A análise de dados históricos e a projeção apontados em i e ii demandam consultas a fontes de dados secundárias, particularmente quantitativas, como por exemplo XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002 ENEGEP 2002 ABEPRO 2 IBGE e a RAIS, que não fornecem dados referentes aos diferentes tipos de conhecimentos demandados e sua transformação ao longo do tempo (Rapkiewicz, 1998). As demais possibilidades citadas implicam em revisão da literatura que trate da problemática do emprego na área de TI ou levantamentos junto a grupos de empresas. Ora, a revisão da literatura tem mostrado que poucos estudos sistemáticos existem relativos a profissionais específicos do setor de TI. Alguns estudos tratam de visão histórica do desenvolvimento da informática (Breton, 1990) ou das políticas dos países com relação ao setor (Tigre, 1984). Outros são mais específicos em relação a constituição das categorias profissionais do setor ao longo do tempo (Tierney, 1991) ou da definição e qualificação da estrutura de emprego relacionada com TI (Denning, 1991; Freeman e Aspray, 1999). No que diz respeito ao Brasil a disponibilidade de estudos é ainda menor. No entanto, a necessidade de entendimento sobre o que é de fato o mercado de TI parece ser fundamental, dada a ênfase dada a esta temática no Livro Verde do Programa Brasileiro para a Sociedade da Informaçãoi e no workshop Formação de Recursos Humanos em Tecnologia da Informação no Estado do Rio de Janeiro promovido pela FAPERJ, a RNP e o IMPA no Rio de Janeiro em setembro de 2000. Algumas tentativas tem sido feitas nesse sentido, como o próprio position paper relativo a mercado de trabalho em TI apresentado no citado workshop (Marques, Segre, Rapkiewicz, 2000) e estudos referentes a análise da inserção de egressos de cursos universitários de informática no mercado de trabalho (Rapkiewicz e Lacerda, 2001). No entanto estes estudos estão longe de fornecer subsídios suficientes para a compreensão do mercado e emprego em TI. Visando preencher parte dessa lacuna é que desenvolvemos uma ferramenta descrita neste artigo, conforme segue. 2 A modelagem da fonte de dados: classificados de jornais A ferramenta utiliza como fonte de dados a oferta de emprego através de classificados de jornais. Esta fonte oferece algumas restrições, particularmente por não necessariamente ser o jornal o principal veículo de divulgação de ofertas de emprego na área de TI, em particular após o surgimento da Internet. Além disso, o jornal nem sempre precisa o número de vagas ofertadas. Por outro lado, esta fonte oferece uma grande vantagem: a possibilidade de recuperação de dados ao longo de um período determinado, dado o armazenamento de edições através de microfilmagem nas sedes dos editores e também em bibliotecas. Além disso, esta fonte de dados é utilizada por outros estudos, como por exemplo o SENAC – Departamento Nacional que realiza um acompanhamento das demandas anunciadas nos classificados dos principais jornais de algumas capitais do Brasil (Gonzalez e Castro, 2001). O primeiro passo para definir a ferramenta foi o desenvolvimento de um modelo conceitual que representasse o conjunto de dados relevantes para a problemática proposta (transformações no emprego de T.I. ao longo dos anos) presentes nos anúncios. O modelo proposto é apresentado na Figura 1 através de um diagrama de entidades e relacionamentos (DER), construído de acordo com a metodologia proposta por Chen (1990). O DER consiste num modelo que representa conceitualmente o conteúdo dos anúncios. Nele, os dados são visualizados sob a forma de entidades, contidas nos retângulos e a forma com que estas se relacionam entre si (representada pelas linhas). Para facilitar a compreensão dos relacionamentos, estes são identificados também de forma gráfica (losangos) e identificados por um verbo que pretende explicitar a relação entre duas ou mais entidades. Os itens relacionados às entidades são os atributos das mesmas (dados relacionados a entidade que permitem qualificá-la). Também existem atributos que se referem aos relacionamentos e pretendem qualificar a forma como ocorre o relacionamento XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002 ENEGEP 2002 ABEPRO 3 entre entidades. Os números entre parênteses indicam a cardinalidade mínima e máxima de cada categoria naquele relacionamento. Anúncio Demanda Categoria Escolaridade CertificaçãoCaracterísticas Feita em Fornece Instituição Fabricante (0,N)(1,N) (0,N) (0,1) (1,1) DesejaElencaPede (1,N) (0,N)(0,N) Número Data Seção Endereço Tipo de Anunciante Nome do Anunciante Idioma Número Setor Local de atuação Sexo Faixa Etária Faixa Salarial Idioma1 Idioma2 Concluída Grau de Exigência Tipo Produto Nome Tipo (1,N) (1,N) Grau de Exigência Número Categoria (1,N)(1,N) Conhece Conhecimento (1,N) (0,N) Referente a Área (1,N) Correspondente ao Nível (1,N) Descrição Grau de Exigência Tempo Conhecimento Figura 1 - A modelagem conceitual da fonte de dados As entidades identificadas nos anúncios são:. 1. Anúncio - anúncio propriamente dito, contendo: a data da publicação; a seção dos classificados onde o anúncio foi publicado; nome, endereço e tipo do anunciante; idioma do anúncio. A cardinalidade do relacionamento “anúncio demanda categoria” é (1,N) indicando que um anúncio, para existir, demanda pelo menos uma categoria profissional. Um anúncio pode porém, demandar várias categorias profissionais. 2. Categoria - O profissional solicitado naquele anúncio. A cardinalidade mínima do relacionamento da categoria para o anúncio é zero porque podem existir categorias, no mercado de trabalho, que não foram demandadas por nenhum anúncio de jornal. Esta flexibilidade permite ao modelo conter instâncias que, apesar de não serem referenciadas em nenhum anúncio real, mas citadas na literatura, estejam presentes na implementação para acompanhamento das transformações do mercado. Para cada categoria profissional demandada no anúncio pode estar indicado qual o setor e local de atuação, o sexo, faixa etária e faixa salarial. Estes atributos qualificam a relação entre anúncio e categoria, ou seja, são atributos de relacionamento. O anúncio também pode especificar a necessidade de conhecimento de algum idioma. Esta situação foi tratada como atributo de relacionamento dado que pela amostragem verificada de anúncios nunca ocorreu de um mesmo anúncio, para uma mesma categoria, demandar conhecimento de mais do que dois idiomas. 3. Conhecimento – O tipo de conhecimento demandado para a categoria num dado anúncio, como por exemplo Oracle, programação, setor financeiro, entre outros. A cardinalidade do relacionamento “anúncio-categoria conhece XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002 ENEGEP 2002 ABEPRO 4 conhecimento/experiência” é (0,N) já que o anúncio pode solicitar uma determinada categoria e não explicitar nenhum conhecimento ou experiência. Existem dois atributos de relacionamento: o grau de exigência e o tempo. No primeiro caso indica-se se o conhecimento em questão é exigido, desejado ou não foi explicitado no anúncio. O tempo explicita que o anúncio exigiu determinado tempo de experiência profissional relativa ao conhecimento demandado. 4. Escolaridade – A formação escolar requerida pelo anúncio para uma dada categoria. A cardinalidade “categoria pede escolaridade” é (0,N) já que o anúncio pode solicitar uma determinada categoria e não solicitar nenhum escolaridade. No sentido contrário a cardinalidade mínima é 1 porque nenhuma escolaridade é armazenada a não ser que tenha sido referenciada em pelo menos um anúncio. Na verdade, a identificação precisa de uma escolaridade compreende outras três entidades: o nível, a área e a instituição. Por exemplo, uma escolaridade completa seria superior (nível) em Economia (área) na UFRJ (instituição). O atributo de relacionamento entre o agregado anúncio-categoria e a escolaridade indica se a escolaridade foi ou não concluída. 5. Característica - Itens que não se enquadram nas outras categorias, tais como características pessoais (boa aparência, empreendedor), de relacionamento e outras habilidades. Note-se que nem todo anúncio elenca características, mas o modelo supõe o armazenamento somente de características referenciadas em pelo menos um anúncio. 6. Certificação - Certificações de empresas como Microsoft, Cisco, Novell e explicitadas para uma categoria num determinado anúncio. O tipo da certificação depende do fabricante (ex. MCSE da Microsoft, CNE da Novell). Buscou-se identificar, quando possível, o tipo de produto fornecido pelo fabricante ao qual está associada uma certificação. Por exemplo, se trata-se de empresa de software ou de hardware. Neste modelo, há uma agregação envolvendo Anúncio e Categoria. Isto se deve ao fato de que todo anúncio requisita alguma categoria, ou seja, não há registros de anúncio sem nenhuma categoria associada. As outras entidades, Conhecimento, Escolaridade, Característica e Certificação, denominadas genericamente de Competências, são opcionais, e aparecem relacionadas não somente ao anúncio, mas sim à agregação citada acima. Desta forma, por exemplo, especificidades como um único anúncio que solicite um analista que possua conhecimentos de orientação a objetos e um programador com certificação da Oracle são perfeitamente atendidas pelo modelo já que no mesmo anúncio podemos cadastrar mais de uma categoria com os respectivos . Conhecimento, Escolaridade, Característica e Certificação. Após a definição da modelagem conceitual dos dados presentes nos anúncios relevantes para o problema tratado, foi necessário construir uma aplicação computacional que permitisse o armazenamento de tais dados. Para tanto optou-se pelo desenvolvimento de um módulo de cadastramento em Borland Delphi 5.0 com armazenamento dos dados em tabelas compatíveis com o formato Paradox. Esta opção é satisfatória quando se trabalha com um nível de complexidade relativamente baixo do modelo conceitual (conforme descrito) e com um volume não muito grande de dados, como no presente caso. Para a implementação do cadastramento foi necessária a elaboração do modelo físico, que consiste numa representação mais próxima da organização real das tabelas do banco de dados. XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002 ENEGEP 2002 ABEPRO 5 3 A usabilidade da ferramenta O modelo definido permite armazenar os dados dos anúncios espelhando de forma razoavelmente próxima da realidade do conteúdo dos classificados. No entanto, a consulta das ocorrências das entidades e dos relacionamentos existentes entre atributos de diferentes entidades torna-se pouco factível quando a quantidade de instâncias tende a ser grande. Assim, a ferramenta deve permitir a criação de agrupamentos de dados de forma que tenham significância para o usuário. Por exemplo, no caso dos conhecimentos demandados para uma determinada categoria, em alguns momentos torna-se pouco pertinente identificar os produtos de Banco de Dados solicitados: Oracle, SQL, DB2 e sim identificar que eles são da mesma família (no caso, “banco de dados”). Para que a base de dados comportasse tais agrupamentos, foi necessário estender o modelo, com a inclusão de três formas de agrupamento para categorias, uma para área de escolaridade, uma para conhecimentos/experiência e outra para característica, o que é mostrado na Figura 2. Anúncio Demanda Categoria Escolaridade Certificação Características Feita emFornece Instituição Fabricante (0,N)(1,N) (0,N) (0,1) (1,1) Diagrama Entidade Relacionamento Deseja Elenca Pede (1,N) (0,N)(0,N) Número Data Seção Endereço Tipo de Anunciante Nome do Anunciante Idioma Número Setor Local de atuação Sexo Faixa Etária Faixa Salarial Idioma1 Idioma2 Concluída Grau de Exigência Nome Tipo (1,N) (1,N) Grau de Exigência Número Categoria (1,N) (1,N) Conhece Conhecimento (1,N) (0,N) Referente a Área (1,N) Nível (1,N) Descrição Grau de Exigência Tempo Conhecimento Classe de Características Agrupada em (1,N) Fases do Trabalho Hierarquia Pertence aAtua em (1,N)(1,N) Classe do Conhecimento Classificado em (1,1) (1,1) Trabalha em (1,N) (0,N) (0,1) (1,1) Tipo Produto Correspon- dente a Pertence a (1,1) (1,N) Grande Área Figura 2 – A extensão do modelo para criação de agrupamentos Os diferentes tipos de conhecimentos podem ser classificados de acordo com classes. Por exemplo, todos produtos (Oracle, SQL...) que são do tipo ‘banco de dados’ são agrupados nesta classe. Um conhecimento pertence necessariamente a uma determinada classe e uma classe é composta por um ou mais conhecimentos. Este mesmo tipo de agrupamento é proposto para as características: uma característica pertence a uma determinada classe e uma classe de característica contém várias características. A entidade “grande área” permite o agrupamento das áreas de escolaridade. Note- se que os nomes das áreas utilizadas nos anúncios não necessariamente refletem a especificação e os termos utilizados pelo MEC na identificação dos cursos. Assim, este XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002 ENEGEP 2002 ABEPRO 6 agrupamento foi proposto para permitir eventuais comparações com dados de fontes secundárias como por exemplo os dados de escolaridade do MEC. Uma área pertence necessariamente a uma grande área e uma grande área pode ser composta de uma ou mais áreas. No que diz respeito ao agrupamento das categorias profissionais em famílias, foram propostas três diferentes formas, conforme segue: 1. Fase do trabalho – cada categoria profissional atua em uma fase do trabalho, podendo ser na entrada de dados, operação, desenvolvimento, vendas, distribuição, suporte, e assim por diante. Ou seja, pretende-se analisar em qual ou quais fases do trabalho em informática são demandadas mais categorias profissionais. Em princípio, uma categoria profissional atua em uma única fase do trabalho ou então preponderantemente mais em uma fase do eu em outra, mas diferentes categorias atuam na mesma fase. 2. Hierarquia – permite classificar as categorias profissionais de acordo com o nível hierárquico associado a ela. Não se pretende aqui identificar hierarquias referentes a níveis de escolaridade, níveis de qualificação ou outra nessa linha. Ou seja, aqui não se pretende por exemplo hierarquizar entre analista- programador-operador-digitador. Esta forma de agrupamento foi pensada para os casos nos quais a categoria profissional, no anúncio, inclui o nível do cargo ao qual ela está associada, como por exemplo “supervisor de programação”. Assim, no armazenamento, manteve-se a fidelidade à forma como a categoria foi explicitada no anúncio. Nos casos em que o anúncio não menciona o nível hierárquico (por exemplo “analista de sistemas”), considera-se a hierarquia “básica”. Note-se, portanto, que não se trata de hierarquia entre classes profissionais diferentes (seria o caso da hierarquia de analista sobre programador), mas sim de hierarquias diferenciadas para categorias semelhantes. Uma categoria está associada a um único nível hierárquico mas um mesmo nível contém várias categorias profissionais. 3. Classe de conhecimento – permite agrupar diferentes categorias que atuam em uma mesma classe de conhecimento. Por exemplo, “administrador de banco de dados” e “suporte de banco de dados” são categorias diferentes que trabalham com a mesma classe de conhecimento. A implementação dessa extensão do modelo, assim como feito para o modelo inicial contendo as entidades e relacionamentos referentes aos dados efetivamente presentes no relacionamento, também implicou na criação da DED correspondente: dado que a cada relacionamento no DER corresponde uma “tabela de relacionamento” no DED, foram criadas seis novas tabelas de relacionamento: i) categoria x fases do trabalho; ii) categoria x classe de conhecimento; iii) categoria x hierarquia; iv) escolaridade x área; v) características x classe de características; vi) conhecimento x classe de conhecimento. 4 Validando o modelo: a coleta de dados Buscando-se validar o modelo proposto (conceitual e físico), procedeu-se a uma coleta de dados extensa que subsidiasse de fato a análise das mutações nas demandas de qualificação de recursos humanos no Rio de Janeiro na área de TI. O jornal selecionado para coleta de anúncios foi o Globo, por atender as seguintes características: i) ser de grande circulação no estado do Rio de Janeiro; ii) forte utilização para as pessoas que buscam emprego, iii) forte utilização por empresas e instituições que XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002 ENEGEP 2002 ABEPRO 7 ofertam emprego; iv) disponibilidade no acervo armazenado na Biblioteca Nacional para que sejam consultados; v) existência de acervo em microfilmagem na sede da empresa. O período definido para a coleta foi de trinta anos, iniciando-se em 1970ii. Esta data está relacionada com os primórdios da utilização da informática no Brasil, conforme apontado por Paccitti (2000). Após consulta a exemplares de diferentes datas e anos, verificou-se que a maior concentração de anúncios ocorria num dia específico do fim de semana, sendo o sábado nos anos 70 e o domingo a partir dos anos 80. Assim, definiu-se a coleta de anúncios publicados somente nesses dias da semana. Finalmente, considerando-se o volume de dados existente, definiu-se corte de três em três anos nas décadas de 70 e 80 e de dois anos nos anos 90. A razão para o encurtamento do intervalo de coleta nos anos 90 é a intensificação das transformações tecnológicas na área de TI. Considerou-se, pois, que o corte de três em três anos poderia representar perda de informação quanto as transformações ocorridas no mercado de trabalho. 5 Considerações finais A partir do cruzamento e análise dos dados coletados para validação do modelo proposto é possível verificar quais são as categorias profissionais demandas no mercado do Rio de Janeiro ao longo de trinta anos bem como as qualificações demandadas de tais categorias. As informações extraídas serão um retrato da demanda por profissionais na área de tecnologia de informação no Estado do Rio de Janeiro. A partir das mesmas, pode-se definir políticas de formação de recursos humanos com base em dados consistentes, definindo assim a importância da existências deste tipo de ferramenta. Tais levantamentos dariam subsídios ao estado para definir um conjunto de estratégias nas diferentes áreas de atuação, para obter seu desenvolvimento econômico e social. Isto é particularmente importante dada a vocação do estado do Rio de Janeiro na formação de recursos humanos em tecnologia de informação (concentração de cursos de nível superior e de níveis técnicos), e no desenvolvimento de software em centros universitários e em empresas, sendo também um centro do programa Softex. Finalmente, o desenvolvimento desta ferramenta mostrou a possibilidade de continuidade, particularmente no que diz respeito ao tratamento estatístico dos dados e da possibilidade de desenvolver-se uma ferramenta mais genérica e flexível para acompanhamento do mercado de trabalho de qualquer área a partir de anúncios de jornal. Bibliografia BRETON, P.;1990, Une histoire de l’informatique. Ed. Seuil, Paris, Francia, 270p. CHEN, P. Modelagem de Dados: a Abordagem Entidade-Relacionamento para Projeto Lógico. Makron Books, 1990. 80 p. DENNING, P.; 1991, The scope and directions of computer science: computing applications and computational science, Communications of the ACM, USA, v. 34, n. 10, pp.129-131. FREEMAN, P. & ASPRAY, W.; 1999, The supply of information technology workers in the United States. Washington: Computing Research Association, USA, 159p. XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002 ENEGEP 2002 ABEPRO 8 GONZALEZ, W. R. C. & CASTRO, C. D. P. Banco de dados: trabalho & emprego através dos classificados dos jornais. I Simpósio “Trabalho e Educação – Relações Sociais na Educação, Relações Sociais de Produção”. Faculdade de Educação, UFMG. MARQUES, I., SEGRE, L., RAPKIEWICZ, C. “Mercado de Trabalho para TI”. Workshop Formação de Recursos Humanos em Tecnologias da Informação para o Estado do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, FAPERJ/ RNP/ IMPA, 2000. Pp.17-47 PACITTI, T.; 2000, Do Fortran à Internet: no rastro da trilogia educação, pesquisa e desenvolvimento, Ed. Makron Books, São Paulo, Brasil, 453p. RAPKIEWICZ, C. E.; LACERDA, L B. ; 2001, A Inserção de egressos de cursos de graduação na ára de informática no mercado de trabalho. XXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Fortaleza, Ceará. RAPKIEWICZ, C. Femina Computationalis ou A construção do gênero na informática. Rio de Janeiro, COPPE/UFRJ, 237 p. 1998. Tese de doutorado. TIGRE, P. B.; 1984, Computadores brasileiros: indústria, tecnologia e dependência, Ed. Campus, Rio de Janeiro, Brasil, 193p. TIERNEY, M.; 1991, The formation and fragmentation of computing an occupation: a review of shifting ‘expertise’, Edinburgh PICT Working Paper nº 25, UK, 31p. i www.socinfo.org.br ii A coleta de dados foi feita pelo mestrando Jayme Marinho, da linha de pesquisa Informática e Sociedade da UFRJ (COPPE / Programa de Engenharia de Sistemas e Computação) e Viviane Souza.
